O módulo Mapas em Grade transforma dados pontuais (por exemplo, dados geoquímicos) em grades raster contínuas usando aprendizado de máquina. Ele vincula valores de amostras de solo, tilitos ou rocha a dados auxiliares como magnetismo, gravidade ou radiometria para construir um modelo preditivo. Esse modelo estima valores em toda a Área de Interesse (AOI), incluindo áreas onde nenhuma amostra foi coletada. Os rasters resultantes permitem que módulos subsequentes, como Mapas de Anomalias Multivariadas, trabalhem com conjuntos de dados em grade completos.

Este módulo utiliza algoritmos preditivos para encontrar padrões entre os dados pontuais e os dados auxiliares, extrapolando esses padrões espacialmente através de conjuntos de dados secundários.

Mapas em grade auxiliam as equipes de exploração a ampliar o valor de conjuntos de dados esparsos, realizando previsões em áreas não amostradas. Isso é especialmente valioso em projetos em estágio inicial, onde a cobertura é incompleta, mas dados geofísicos auxiliares estão disponíveis.

Podem ser utilizados os rasters previstos:

Os geólogos devem validar os resultados visualmente e geologicamente, pois a qualidade dos resultados depende da qualidade dos dados de entrada. Uma amostragem densa e camadas auxiliares bem correlacionadas produzirão previsões mais robustas.

O módulo Mapas em Grade oferece uma maneira prática e escalável de converter dados pontuais em camadas raster contínuas, compatíveis com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e modelagem espacial. Esses rasters preditos permitem que módulos subsequentes, como o DORA, operem com eficácia em toda a Área de Interesse, mesmo em regiões onde a amostragem direta é limitada ou inexistente.

Por exemplo, ao vincular valores geoquímicos a conjuntos de dados auxiliares, como magnetometria, gravidade e radiometria, este módulo amplia o valor dos programas de amostragem existentes sem exigir trabalho de campo adicional. Ele suporta a integração de informações geoquímicas com outros conjuntos de dados raster, garantindo a consistência entre as entradas usadas para direcionamento avançado, detecção de anomalias e empilhamento de feições.

Os mapas resultantes ajudam as equipes de exploração a visualizar padrões geoquímicos espaciais, identificar tendências e halos, e priorizar áreas de acompanhamento com maior confiança. Como as previsões incluem áreas de baixa e alta certeza, as equipes podem usar os resultados para orientar o planejamento do trabalho de campo e a avaliação de riscos. À medida que novos dados se tornam disponíveis, o modelo pode ser executado novamente, tornando o módulo útil para fluxos de trabalho de exploração iterativos que se adaptam à evolução dos conjuntos de dados e ao conhecimento geológico.

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