Compreender o que existe abaixo da superfície da Terra é fundamental para campos como a arqueologia, a investigação ambiental e a engenharia civil. No entanto, as ferramentas que utilizamos para explorar a subsuperfície, tais como técnicas de imagem eletrónica para digitalização 2D, podem ser gravemente afetadas por terrenos irregulares. Ao trabalhar em áreas montanhosas ou rochosas, as medições são frequentemente distorcidas por mudanças na elevação, espaçamento inconsistente entre sensores e mudanças na corrente utilizada. Esses fatores podem criar ruído desnecessário nos dados, dificultando a compreensão do que realmente está abaixo do solo.
Para aumentar o desafio, o Dr. AIDE Lopez-González, o Professor José Tejero-Andrade, o Dr. René Chávez-Seconoma e a Professora Denisse Argote da Universidade Nacional do México, do Instituto Nacional de Tecnologia do México e do Instituto Nacional de Antropologia e História desenvolveram métodos sobre como lidar com dados ruidosos. O seu papel torna a recolha de dados difíceis mais clara e precisa. A pesquisa foi publicada na revista Masmatics.
A técnica envolve três etapas principais. Primeiro, eles ajustaram as leituras de tensão registradas para levar em conta as mudanças na amperagem. Em segundo lugar, eles corrigiram as medições para diferenças nas distâncias de posicionamento dos sensores. Finalmente, eles aplicaram um filtro matemático especial para suavizar picos e quedas aleatórias nos dados. O filtro usa uma fórmula chamada polinômio de Legendre, que é uma série de expressões matemáticas que ajudam a ajustar uma curva aos dados e remove alterações indesejadas executando os dados várias vezes. Quando testado no sítio arqueológico de Mitra, Oaxaca, e numa área contaminada ao norte da Cidade do México, o método produziu imagens mais claras e precisas do subsolo.
Os resultados são impressionantes. No local de Mitra, os métodos antigos não conseguiram detectar possíveis câmaras funerárias sob a igreja histórica. Usando o novo método, uma estrutura subterrânea retangular pode ser vista em varreduras eletrônicas. Nas áreas contaminadas, a tecnologia mais recente mostrou sinais mais claros de contaminação do solo, consistentes com áreas conhecidas por terem níveis mais elevados de benzeno no solo. Em cada caso, o processo aprimorado reduziu a quantidade de dados confusos ou inúteis e tornou as imagens mais fáceis de entender.
“Um filtro de mínimos quadrados empregando polinômios de Legendre minimiza o erro quadrático médio para suavizar os dados, removendo efetivamente o ruído aleatório enquanto preserva a forma e o valor de pico do sinal elétrico”, disse o Dr. “Mesmo quando usado sem correções adicionais, melhora significativamente a clareza da imagem.” Tejero-Andrade acrescentou: “No entanto, quando a normalização de tensão (que garante que todas as leituras sejam ajustadas para a mesma linha de base) e a correção do fator geométrico (que leva em conta as diferenças de espaçamento e configuração) também são aplicadas, vemos que as anomalias do modelo são totalmente consistentes com as características reais do subsolo.”
Este novo método pode mudar a forma como cientistas e engenheiros analisam os dados coletados em terrenos acidentados. Ao abordar as fontes dos erros de forma mais detalhada, a equipe criou um processo que preservou sinais importantes e eliminou sinais confusos. Mesmo comparado a outros filtros bem conhecidos (como uma média móvel que suaviza os dados calculando a média de valores próximos) ou o método Savitzky-Golay (que ajusta pedaços de dados a um polinômio para preservar detalhes), seu método produz resultados mais limpos com menos erros e melhor alinhamento com recursos conhecidos do subsolo.
A principal conclusão é simples, mas importante: quanto melhores forem os dados de entrada, melhor será a imagem final. Ao utilizar esta forma mais inteligente de preparar e corrigir dados antes da análise, os investigadores podem tomar decisões mais seguras – seja na localização de locais antigos ou no mapeamento da contaminação do solo. A pesquisa mostra que revisões cuidadosas e uma filtragem cuidadosa podem fornecer uma janela mais clara sobre o que está acontecendo no subsolo.
Referência do diário
Tejero-Andrade A., López-González AE, Tejero-Andrade JM, Chávez-Segura RE, Argote DL “Filtros de suavização e fatores de correção para tomografia de resistividade bidimensional e dados de polarização induzida no domínio do tempo coletados em terrenos difíceis para melhorar modelos de inversão.” Matemática, 2025; 13(5):866. DOI: https://doi.org/10.3390/math13050866
Sobre o autor
Andrés Tejero-Andrade: Graduado pela Universidade Nacional Autônoma do México (UNAM) em engenharia geofísica. Ele possui mestrado em Ciências pela Universidade de Toronto, Canadá, e doutorado em Exploração Geofísica pela Universidade Nacional Autônoma do México.
Ed E. López Gonzales: Estudou Engenharia Geofísica na Universidade Nacional Autônoma do México. Ele recebeu seu mestrado e doutorado em Exploração Geofísica pelo Instituto de Geofísica da Universidade Nacional Autônoma do México.
René Chávez-Segura: Graduado pela Universidade Nacional Autônoma do México (UNAM) em física. Ele está cursando mestrado e doutorado em Geofísica na Universidade de Toronto, Canadá.
Denis Argot-Espino: Graduado pelo Instituto Nacional de Antropologia e História. Ela recebeu seu mestrado e doutorado em Exploração Geofísica pelo Instituto de Geofísica da Universidade Nacional Autônoma do México.
José M. Tejero-Andrade: Graduado pelo Instituto Nacional de Tecnologia (IPN) em Física. É mestre em Ciências pelo IPN. Ele recebeu seu PhD do Instituto de Cinética Química e Catálise Heterogênea do Conselho Nacional de Pesquisa (CNR) em Lyon, França.
