O presente trabalho descreve o uso da abordagem da importação semântica (IS) como modo de caracterização do tipo de contato geológico em processos de análise espacial. A técnica utiliza lógica fuzzy na representação da característica espacial de contatos litológicos (definidos e inferidos) em um modelo de inferência espacial para mapeamento de áreas potenciais para a prospecção de minerais radioativos, no maciço alcalino de Poços de Caldas. O procedimento permitiu utilizar mais eficientemente unidades litológicas como critério diagnóstico num modelo prospectivo desenvolvido em SIG. Funções lineares fuzzy foram aplicadas para criar superfícies contínuas que expressam com mais confiança a distribuição espacial de cada unidades litológica. O mapa litológico resultante foi integrado a outras evidências (e.g. intensidade gama-radiométrica e feições estruturais) através de uma soma ponderada. O resultado final foi arbitrariamente fatiado em quatro categorias de potencialidade (nula, baixa, média e alta). O cenário fuzzy foi avaliado qualitativamente e quantitativamente comparando seus resultados com os obtidos por Almeida-Filho (1995), que utilizou os modelos booleano e soma ponderada. A comparação dos diferentes modelamentos demostrou que a performance do cenário fuzzy foi ligeiramente melhor. Uma área de 30,43 km² (4,18% do complexo alcalino) encerrou 27 ocorrências minerais, enquanto cada prévio modelo encerrou apenas 24, em áreas aproximadamente similares. Foram também avaliadas a correlação entre as ocorrências minerais e as classes de potencialidade dos diferentes cenários. As classes "alto" e "médio potencial" do cenário fuzzy obtiveram probabilidade a posteriore 12,9 e 5,7 vezes maior do que a probabilidade a priori. Esses valores foram, respectivamente, 12,6 e 4,97 para as mesmas classes do método soma ponderada. O modelo booleano teve 5,78 para a classe favorável. Esses resultados demostraram que a teoria da lógica fuzzy permite um melhor refinamento no modelamento dos dados, melhorando a habilidade de representá-los espacialmente em superfícies contínuas.

This work discusses the use of semantic import approach (SI) as a way to characterize geological boundaries in spatial analysis procedures. The technique applies fuzzy sets to represent the nature of the lithological boundaries (defined and inferred) in a spatial inference model used to map potential areas for radioactive mineral prospecting in the Poços de Caldas alkaline complex. The procedure permits use of more efficient lithological units as diagnostic criteria in a prospecting model developed in GIS. Linear fuzzy functions were applied to create continuous surfaces that express more faithfully the spatial distribution of each lithological unit. The final lithological map was integrated with other field evidences (e.g. gamma-ray total counts and structural features) through a weighted means sum. The resulting product was arbitrarily sliced in four potential categories (null, low, medium and high). The fuzzy scenario was qualitatively and quantitatively compared with previous results obtained by Almeida-Filho (1995). This author used boolean algebra and weighted means based models to map potential areas. The comparison of both procedures showed that the fuzzy scenario was slightly better. A target area of 30,43 Km² (4,18% of the alkaline complex) included 27 mineral occurrences, whereas each previous model encompassed only 24 in an approximately similar area. We also assessed the correlation of mineral occurrences in relation to the high and medium potential classes for the different scenarios. The high and medium potential classes of the fuzzy scenario showed posterior probabilities 12.9 and 5.7 higher than the prior probabilities. These values were, respectively, 12.6 and 4.97 for the same classes defined by Almeida Filho (1995). For the potential class of the Boolean model this value was 5.78. These results show that fuzzy set theory enables a better refinement of the data modeling, improving the ability to spatially represent geological boundaries as continuous surfaces.