Este trabalho comparou o desempenho de 8 métodos de análise multi-critério de
dados geológicos e radiométricos na predição de áreas potenciais à ocorrência de
minerais radiativos no planalto de Poços de Caldas. As metodologias empregadas,
Booleana, Média Ponderada, Fuzzy (Mínimo-Máximo, Média, Ponderado e Gama),
Bayes, Redes Neurais Artificiais, segundo um modelo prospectivo empírico,
definiram cenários com diferentes níveis de prioridades. O método Booleano gerou
dados binários em formato temático, indicando áreas com potencialidade favorável
e não-favorável. Os demais métodos produziram dados em formato numérico,
posteriormente fatiados em 4 classes com diferentes graus de potencialidades
(alta, média, baixa e nula). Nas avaliações dos cenários foram utilizadas 48
ocorrências minerais que foram sobrepostas para inspeção visual e cruzadas
(tabulação cruzada) para o cálculo das probabilidades condicionais, utilizadas no
cálculo do grau de confiança. Os cenários gerados indicaram desempenhos
diferentes nas avaliações. O cenário gerado pelo método Fuzzy Ponderado
apresentou o melhor desempenho dentre todos os cenários avaliados, seguido
pela inferência por Rede Neurais e pela Média Ponderada. Os métodos Booleano
e Fuzzy Gama mostraram-se limitados e inadequados para estudos semelhantes.
Os demais métodos apresentaram desempenhos medianos.

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