Mapeamento geológico da Folha Luminárias-MG (1:50.000), com ênfase na análise estrutural dos metassedimentos do ciclo deposicional Andrelândia

Resum

Nd and Sr Isotopic, Geochemical and Petrographic Characteristics of the Morro de São João Alkaline Intrusion: Geodynamic Implications and the Composition of the Sub-lithosperical Mantle

The Morro de São João Alkaline Complex (MSJ) is located in the NE part of Rio de Janeiro State and shows pronounced topography, with the following lithology: coarse-grained felsic syenites (K-feldspar, nepheline, hornblende, titanite and pseudoleucite), and mafic syenites (with K-feldspar, hornblende and piroxene). Petrography and lithogeochemistry data suggest a bimodal suite. Felsic and mafic magma mixing and mingling textures are locally observed indicating the presence of coeval magmas. Nd and Sr isotope compositions correspond to EMI (Enriched Mantle I) mantle reservoir signatures, suggesting an asthenospheric enriched mantle source with low 87Sr/86Sr values (from 0.7049 to 0.7061) and low 143Nd/144Nd (from 0.512361 to 0.512428). The εNd values range from -4.03 to -5.54, indicating an anomalous enriched mantle reservoir, confirmed by the high T DM values between 730 - 830 Ma, very different from the 72 - 56 Ma K-Ar cooling ages. The comparison of Sr and Nd signatures with related hotspot traces (Trindade, St. Helena and Tristan da Cunha) indicates that they are similar to those of Tristan da Cunha, but somewhat different from those of Trindade and St. Helena.O Complexo Alcalino do Morro de São João está localizado a NE do Estado do Rio de Janeiro e se destaca pelo desnível acentuado do relevo, sendo composto por dois tipos de rochas: sienitos félsicos de granulometria grossa (K-feldspato, nefelina, hornblenda e titanita, além de pseudoleucita) e melassienitos (com K-feldspato, anfibólio e piroxênio). Dados litogeoquímicos sugerem uma suíte bimodal e observações de campo indicam texturas de misturas de magmas e mingling locais, sugerindo que ambos foram contemporâneos. Os resultados isotópicos de Nd e Sr indicam valores próximos do EMI (Enriched Mantle I - Manto Enriquecido tipo I), sugerindo que a origem destas rochas ocorreu no manto sublitosférico a partir de um reservatório enriquecido com baixos valores 87Sr/86Sr (entre 0,7049 e 0,7061) e 143Nd/144Nd (entre 0,512361 e 0,512428). Os valores de εNd entre -4,03 e -5,54 indicam uma fonte mantélica anâmala e enriquecida, o que é corroborado pelos valores de T DM entre 730 - 830 Ma, discordantes com idades de resfriamento K-Ar, que possuem valores entre 72 - 56 Ma. A comparação das assinaturas isotópicas de Sr e Nd das rochas do Morro de São João com ilhas vulcânicas (Trindade, Santa Helena e Tristão da Cunha) indicam que elas possuem similaridades com Tristão da Cunha e certa discrepância em relação à s assinaturas de Trindade e Santa Helena

Mapeamento Geomorfológico Regional Semiautomatizado por Descoberta e Modelagem do Conhecimento

O objetivo do presente estudo é a elaboração de um mapa geomorfológico do estado do Rio de Janeiro na escala 1:250.000, a partir do desenvolvimento de uma metodologia que envolva uma abordagem que minimize a subjetividade inerente à atividade de mapeamento geomorfológico, combinando diferentes dados quantitativos/qualitativos e utilizando procedimentos semiautomatizados de mapeamento. Para tal, foram utilizados um sistema de interpretação de imagens baseada em conhecimento e técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados - Knowledge Discovery in Databases (KDD). A partir desse estudo, conclui-se que: (i) a combinação da análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEOBIA) com a KDD obteve bons resultados no mapeamento geomorfológico semiautomatizado, permitindo a utilização de uma grande diversidade dados quantitativos e qualitativos, e, ainda assim, minimizando as subjetividades envolvidas no mapeamento; (ii) apesar dos avanços tecnológicos e metodológicos, o conhecimento do especialista sobre o que está sendo mapeado continua sendo imprescindível, uma vez que as etapas que mais impactaram nos resultados obtidos no mapeamento são diretamente influenciadas por tais conhecimentos: a segmentação e a seleção do conjunto amostral.</p