Visão geral
Após exportar seus resultados, o pacote inclui os arquivos VPS.csv, Raster VPS, e de Importância de Recursos (SHAP). Este artigo explica o conteúdo de cada um desses arquivos e como utilizá-los para acompanhamento e interpretação em campo.
Para obter instruções sobre como exportar seus resultados, consulte [DORA 2.0] Exportar Resultados do Mapa de Previsão.
Trabalhando com o arquivo CSV de resultados VPS
Os resultados VPS podem ser baixados em um formato .csv, com cada linha representando um pixel.
Campo | Descrição |
X, Y | Coordenadas espaciais do pixel. |
pred_z | Profundidade prevista do sinal prospectivo. |
VPS | Pontuação de prospectividade para esse pixel (0–1). |
Targets (alvos) | Identificador do grupo-alvo; filtre por este campo para isolar alvos individuais no SIG. |
dist_learn | Distância em metros até o ponto de aprendizagem mais próximo. |
VPS_noDDH | A pontuação VPS foi calculada com uma zona de amortecimento aplicada em torno dos locais dos furos de sondagem (aproximadamente 100–150 m), reduzindo a influência de áreas densamente perfuradas no VPS. |
VPS_var | A variação na pontuação do VPS entre as execuções do modelo para aquele pixel. Quanto menor, mais consistente. |
VPS_uncertainty (VPS_incerteza) | Medida por pixel da força com que a previsão é suportada por dados próximos. Valores mais altos indicam maior distância dos pontos de dados conhecidos e menor confiança na previsão. |
Z_var | A variação na profundidade prevista entre as execuções do modelo para aquele pixel. Quanto menor o valor, maior a consistência. |
O fluxo de trabalho a seguir é uma abordagem para usar os resultados no acompanhamento em campo:
Importe o arquivo .csv em Leapfrog, QGIS ou um software equivalente.
Filtrar ou simbolizar por grupo-alvo para isolar alvos individuais.
Calcule a pontuação VPS média em todos os pixels de cada alvo como uma classificação relativa entre os alvos.
Compare com os gráficos de importância das funcionalidades (incluídos na exportação como imagens e um arquivo CSV) para entender o que está impulsionando cada alvo.
Gere polígonos em torno de alvos prioritários e extraia coordenadas para verificação em campo.
Se você já possui uma planilha de classificação de alvos (que inclui status de permissão, acesso, cobertura de dados, etc.), adicione a pontuação média do VPS como uma coluna ponderada adicional.
Trabalhando com o Raster VPS
Um raster 2D dos resultados VPS também está incluído na exportação e pode ser visualizado em softwares de SIG. Para focar apenas nos resultados de alta confiança, aplique um filtro de limiar de VPS (por exemplo, mostrar apenas valores acima de 0,7).
Ajuste a transparência ou a simbologia das camadas para destacar essas zonas sem obscurecer as camadas geológicas subjacentes. Isso ajuda a replicar sua visualização DORA e a manter a clareza em seu próprio ambiente.
Lembre-se de ficar atento a efeitos de borda ou anomalias em visualizações raster. Estes podem indicar desalinhamento de dados ou camadas com influência excessiva e devem ser cuidadosamente analisados antes da tomada de decisão.
Uma nota sobre profundidade versus X/Y
O DORA é melhor compreendido como um modelo 2.5D. As estimativas de profundidade fornecem orientação direcional, mas o direcionamento em X/Y é o principal resultado para fins de planejamento de campo. Lembre-se de que as projeções de profundidade por si só não são suficientes para aceitar ou rejeitar um alvo.
Trabalhando com a importância dos recursos (SHAP)
A exportação inclui gráficos de resumo em PNG e um arquivo .csv:
Campo | Descrição |
Feature (Recurso) | O raster de entrada que contribuiu para a previsão. |
Contribution % (Contribuição %) | A importância relativa desse recurso para o resultado modelado. |
Target (Alvo) | O grupo-alvo a que se aplica a contribuição. |
Você pode importar arquivo .csv no QGIS, Leapfrog ou uma planilha para filtrar por alvo e explorar quais recursos estão impulsionando cada resultado modelado e se elas estão alinhadas com suas expectativas geológicas.
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