Dados da Submissão

Título

CONSISTÊNCIA DE DADOS GEOQUIMICOS ADQUIRIDOS PELO APLICATIVO SURVEY123 ESTUDO DE CASO PROJETO GEOLOGIA E RECURSOS MINERAIS DO QUADRILÁTERO FERRÍFERO

Texto do resumo

Em 2017, o Serviço Geológico do Brasil (SGB) conduziu um levantamento geológico como parte do Projeto Estratigrafia, Arquitetura Crustal e Recursos Minerais do Quadrilátero Ferrífero. Este projeto teve como objetivo investigar a geologia da região, abrangendo áreas como mapeamento geológico em larga escala, levantamentos geofísicos, geoquímicos e estudos sobre potencial mineral. Os dados foram coletados por meio do aplicativo Survey 123, desenvolvido pela ESRI e projetado para tablets. No entanto, foi observado que este aplicativo não possuía um sistema adequado para a saída dos dados. A equipe responsável pela consistência dos dados enfrentou dificuldades para extrair as fotos capturadas durante as atividades de mapeamento. Para resolver este problema, a Equipe de Consistência de Dados da Diretoria de Geologia e Recursos Minerais (DGM) desenvolveu uma abordagem de geoprocessamento para extrair informações geoespaciais e de campo. Foi criado um script em linguagem Python, implementado no software ArcGIS Pro, que permitiu a criação de um plugin para importar uma tabela de anexos presente no arquivo Geodatabase (GDB) do projeto. Para classificar o conteúdo das fotos em um sistema binário de "foto ambiente" ou "foto amostra", foi utilizado um modelo de inteligência artificial baseado em algoritmos de redes neurais, por meio do software Orange. Seguindo a metodologia para Mineração de Dados, proposta por Evsukoff (2020), os dados brutos foram tratados, organizados e reestruturados utilizando os softwares Excel e Power BI. Após o pré-processamento, concluiu-se que a metodologia aplicada resultou em um procedimento adequado e exequível para ser incorporado à rotina de trabalho em outros projetos desenvolvidos pelo SGB que utilizem o Survey 123 para atividades de campo. Como produto final do projeto piloto, foi criada uma nova feature class no GDB, em conformidade com os padrões de biblioteca utilizados pela Divisão de Geoquímica do SGB (DIGEOQ). Além disso, cada amostra ficou associada à sua respectiva foto amostral e à foto do ambiente de coleta.

Palavras Chave

geoquímica; CONSISTÊNCIA DE DADOS; Inteligência Artificial; SURVEY 123; SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL