Resumo Este trabalho aborda a caracterização da assinatura geofísica de ocorrências auríferas associadas ao Lineamento Congonhas -uma zona de cisalhamento de escala regional, localizada na região sul do Quadrilátero Ferrífero (MG) -visando a geração de modelos prospectivos para mineralizações de ouro do tipo lode através da fusão e análise espacial de dados digitais. Para este estudo, dados aerogeofísicos, multiespectrais (orbitais), mapas geológicos e de ocorrências minerais foram investigados individualmente e de forma integrada. O processamento digital de dados conduzido incluiu realce por técnicas convencionais (composições coloridas, classificação não-supervisionada e análise por principais componentes), análises espaciais guiadas pelo conhecimento (knowledge-driven -lógicas booleana e fuzzy), bem como aplicação de técnicas originalmente desenvolvidas para classificação de dados de sensoriamento remoto hiperespectral (Spectral Angle Mapper e Mixture Tuned Matched Filtering), aqui adaptadas para uso com dados aerogeofísicos. Os resultados derivados do processamento, integração e interpretação dos dados revelaram que os métodos de análise espacial e classificação utilizados foram efetivos na seleção de alvos potencialmente mineralizados em ouro -sítios com ocorrências conhecidas desse metal, associadas à presença de unidades litológicas afetadas pelo hidrotermalismo decorrente da instalação do Lineamento Congonhas, foram mapeados com sucesso, assim como outras áreas onde tais ocorrências ainda não foram verificadas.Palavras-chave: sensoriamento remoto, aerogeofísica, mineralizações de ouro, Quadrilátero Ferrífero
Abstract Geophysical signature and knowledge-driven prospective models for Au mineralizations in the Congonhas lineament, south São Francisco Craton, MG. This research focused on identifyingand describing geologic-geophysical signatures of gold occurrences associated with a regional scale shear zone (Congonhas Shear Zone), south of the Iron Quadrangle in the State of Minas Gerais, Brazil. The work aimed at combining and analyzing digital spatial data and developing predictive models for lode-type gold mineralization. Aerogeophysical and multispectral orbital data, in addition to geological and gold occurrence maps, were employed both separately and in an integrated approach. The digital processing steps involved several enhancement techniques -conventional (pseudocolor compositions, unsupervised classification and principal component analysis), knowledge-driven (boolean and fuzzy logic), as well as techniques originally developed for the classification of hyperspectral remote sensing data (Spectral Angle Mapper and Mixture Tuned Matched Filtering), which were here adapted to aerogeophysical data processing. The results yielded by the processing, integration and interpretation steps proved the spatial analysis and classification methods to be effective in the selection of targets potentially mineralized in gold. Sites with known occurrences of this metal, associated to lithological units affected by h...