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GIS MODELING FOR MINERAL POTENTIAL MAPPING OF CARBONATE-HOSTED PB-ZN DEPOSITS
MODELAGEM EM AMBIENTE SIG PARA MAPEAMENTO DA PROSPECTIVIDADE MINERAL EM DEPÓSITOS CARBONÁTICOS DE Pb-Zn
Autor
FRANCA-ROCHA, WASHINGTON
BONHAM-CARTER, GRAEME
MISI, AROLDO
Institución
Resumen
Regional exploration datasets from carbonate-hosted Pb-Zn deposits in the Neoproterozoic Irecê Basin (Brazil) were modeled by GIS-based (Geographic Information System) predictive, probabilistic tools that allow fuzzy logic and weights-ofevidence methods to be applied. These deposits are hosted within dolomitic shallow-water facies in the carbonate sequences of the Una-Bambui Group, and show remarkable stratigraphic control at the end of the first regressive cycle (the so-called B1 Unit, Salitre Formation). The datasets used for this study include a geological map (1:100.000 scale), airborne radiometric grids, a soil geochemical survey and two LANDSAT TM images. Twenty known stratabound Pb-Zn sulfide deposits were employed as training points. Thirteen evidential themes derived by GIS processing based on the exploration model were grouped into five factors: stratigraphic, structural, geochemical, geophysical and multispectral factor. Weights (W+, W-) and contrast (C=W+-W-) calculations guided the data-driven modeling, and an exploration model supported the choice of fuzzy membership functions for the knowledge-driven modeling. The most predictive factor was the geochemical factor. The geophysical maps, although not having sufficient spatial resolution to predict deposits, provide important regional screening variables. Um conjunto de dados de prospecção regional de depósitos carbonáticos de Pb-Zn na bacia Neoproterozoica de Irecê (Bahia - Brazil) foi modelado em ambiente SIG (Sistema de Informações Georreferenciadas) com auxílio de recursos quantitativos que executam os métodos Lógica Fuzzy e Probabilidade Bayesiana. Estes depósitos encontram-se em sequências carbonáticas de fácies de águas rasas do Grupo Una-Bambuí e mostram forte controle estratigráfico com o final do primeiro ciclo transgressivo-regressivo (Unidade B1 da Formação Salitre). Os dados modelados incluem mapas geológicos na escala 1:100.000, levantamentos de aerogamaespectrometria, levantamentos de geoquímica de solo e imagens de satélites LANDSAT TM. Vinte depósitos minerais de sulfeto stratabound de Pb-Zn foram empregados no treinamento da base de dados. Vinte mapas de evidências foram derivados dos dados originais a partir de processamento em ambiente SIG, baseados em um modelo exploratório consistindo de cinco fatores: estratigráfico, estrutural, geoquímico, geofísico e fator multiespectral. Cálculos de pesos de evidências (W+, W-) e contraste (C=W+-W-) guiaram a modelagem baseada nos dados, enquanto o modelo exploratório conduziu a modelagem baseada no conhecimento. O fator geoquímico foi o que melhor prognosticou os depósitos minerais. Os mapas geofísicos não possuem resolução espacial suficiente para detectar depósitos minerais mas foram de grande ajuda na identificação de variáveis regionais.