Como tirar proveito de informações que já temos?

Sejam recém-adquiridos ou disponíveis gratuitamente, os dados georreferenciados podem produzir novas informações, que estavam ocultas quando observadas individualmente.

Ou seja, o cruzamento de informações existentes no espaço traz informações que estavam “escondidas” nos dados.

A análise de relacionamentos espaciais segue, por exemplo, uma “lei” de dados geográficos, de Waldo Tobler, que diz que “Todas as coisas estão relacionadas e as coisas próximas estão mais relacionadas do que as coisas distantes”.

Para quem estuda geoestatística, esta frase não está na base da estrutura dos variogramas?

Com este tipo de análise, pode-se elaborar modelos preditivos, incluindo n-variáveis, para desenhar processos complexos, como por exemplo a distribuição de alguns tipos de rocha. Assim, é possível ter uma estimativa da distribuição das rochas em regiões onde há falta de dados.

Sempre lembrando que, quanto mais próximos espacialmente os pontos com controle de dados, melhor será o modelo preditivo.

Ao formar novos parâmetros pelo cruzamento de dados, reduzimos o número de variáveis. Por exemplo, podemos supor que alguém esteja buscando pelo mapeamento de um dique.

Esta pessoa poderia criar uma variável única para a geofísica, um tipo de mapa de favorabilidade, considerando pontos com anomalias com alta linearidade, alto valor gravimétrico e alto valor magnético.

Assim, a relação espacial reduz de três para uma variável a ser usada no modelo geológico. Este é um caso específico, mas pensando em todas as variáveis que temos, as possibilidades são inúmeras.

Mas adquirir, tratar e organizar os dados não é uma tarefa fácil. Os modelos irão funcionar muito melhor se os dados estiverem precisos, permitindo a correta representação da realidade em cada ponto da área de estudo.

Por isso, o cuidado na criação e no controle dos bancos de dados geológicos é algo primordial para o sucesso de um projeto geológico.

Pode ser demorado, e até mais caro, criar e administrar um bom banco de dados, mas ter dados em que se possa confiar não tem preço, não é verdade?