Dissertação de Mestrado apresentada junto ao Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente, Área de Concentração em Políticas Públicas e Desenvolvimento Sustentável para obtenção do Título de Mestre em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente.Orientador: Prof. Dr. Fabrício Moraes de AlmeidaA análise e modelagem de dados são necessárias para produzir uma base de dados consistente. Uma base de conhecimento pode ser desenvolvida através do uso de indicadores, que por sua vez são o elo tornando possível a construção de um modelo de dados empregado na tomada de decisão e início da exploração consciente e discriminada dos recursos envolvidos. Dentro do contexto dos sistemas que agem racionalmente, duas abordagens principais podem ser utilizadas: raciocínio lógico e raciocínio probabilístico. O raciocínio lógico pondera sobre o conhecimento prévio a respeito do problema e sobre esta base de conhecimento retira suas conclusões. Esta abordagem, apesar de poderosa, pode não ser útil em situações onde não se conhece previamente todo o escopo do problema, para estes casos, o raciocínio probabilístico surge como uma boa opção. Coloca-se assim um grande desafio às estratégias de desenvolvimento de nações e regiões economicamente subdesenvolvidas, posto que, candidatas como são à inclusão econômica, se deparam com uma condicionante ambiental criado historicamente por outras regiões que já se encontram na dianteira do processo de desenvolvimento. Por outro lado, a nova consciência ambiental que cresce a cada dia, traz também oportunidades que podem e devem ser consideradas nas estratégias de desenvolvimento destas regiões. Assim o objetivo do trabalho foi realizar a análise de indicadores para modelagem de um sistema que forneça subsídios decisivos para a tomada de decisão, um novo tipo de exploração que busque minimizar o impacto ambiental e desenvolver formas mais sustentáveis de produção na utilização dos recursos naturais. Foi usada para isto a metodologia UML, que é uma linguagem de modelagem unificada que permite representar um sistema de forma padronizada, utilizando a Linguagem C para desenvolvimento dos algoritmos e o PostgreSQL como o gerenciador de banco de dados para o armazenamento das variáveis. Com esse objetivo, a dissertação teve como proposta o desenvolvimento da modelagem de uma aplicação, que mensure o grau de importância dos indicadores e os transforme em valores que possam ser utilizados como elementos na tomada de decisão, utilizando para isso um sistema que possa atuar em situações de incerteza. Os resultados estão definidos pelo tratamento dos indicadores pela teoria Bayesiana e sua análise.