A técnica Mapas Auto-Organizáveis, em inglês Self-Organizing Maps (SOM) têm sido amplamente utilizada em segmentação e agrupamento de banco de dados complexos e multivariados, permitindo um melhor entendimento de relações não lineares entre as variáveis. Tal técnica computacional possibilita identificar assinaturas dentro dos mais diversos conjuntos de dados, sejam estes compostos por variáveis categóricas ou contínuas. Diversos autores têm abordado estudos de caso envolvendo o uso de SOM para criar valores sintéticos em regiões com dados faltantes. A escassez de trabalhos sobre incremento de resolução utilizando dados multivariados demonstram as dificuldades encontradas e a necessidade de mais estudos. Este trabalho visa imputar e incrementar resolução espacial em dados, a partir da técnica SOM possibilitando a obtenção de dados com maior resolução a baixo custo, principalmente para dados gravimétricos, cuja aquisição é menos comum e demanda rigor analítico e processual. A primeira abordagem está relacionada à imputação de dados em locais de difícil acesso, tais como a região Amazônica, onde foram utilizados dados de gravimetria terrestre e aérea, distúrbio da gravidade e o modelo GEMMA, que é uma estimativa da espessura da crosta. Os diferentes tamanhos de mapas aplicados nas análises por SOM mostraram alta correlação em valores absolutos entre os dados sintéticos e os dados originais. Em uma segunda abordagem, voltada ao incremento de resolução espacial, foram utilizados dados aerogamaespectrométricos compostos por células originalmente com 125m de resolução espacial. Para fins de comparações a variável tório foi degradada para células com resoluções espaciais de 500 e 1000m. As análises SOM foram desenvolvidas com todo o universo de variáveis gamaespectrométricas incluindo, além da variável tório degradada, os dados de contagem total, urânio e potássio. Os resultados mostraram o incremento da resolução do tório de 500m e 1000m, para a resolução de 125m, que apresentaram, respectivamente, R2= 0,98 e 0,94. As análises desenvolvidas demonstram validade à imputação e ao incremento de resolução pela técnica SOM. Os resultados sugerem possibilidades de desenvolvimento de incremento de resolução espacial de variáveis com baixa resolução em áreas compostas por outras variáveis de maior resolução espacial.

The Self-Organizing Maps (SOM) technique has been widely used for segmentation and clustering of complex and multivariate databases, allowing a better understanding of nonlinear relationships between variables. Such computational technique makes it possible to identify signatures within the most diverse data sets, whether these are categorical or continuous variables. Several authors have approached case studies involving the use of SOM to create synthetic values in regions with missing data. The lack of work on resolution increment using multivariate data demonstrates the difficulties encountered and the need for further studies. This work aims to impute and increase spatial resolution in data, using the SOM technique, enabling the obtaining of higher resolution data at low cost, especially for gravimetric data, whose acquisition is less common and demands analytical and procedural rigor. The first approach is related to data imputation in hard to reach places, such as the Amazon region, where terrestrial and air gravity data, gravity disturbance and the GEMMA model, which is an estimate of crust thickness, were used. The different map sizes applied in the SOM analyzes showed a high correlation in absolute values between the synthetic data and the original data. In a second approach, focused on the increment of spatial resolution, aerogamapectrometric data composed by cells originally with 125m of spatial resolution were used. For comparison purposes the thorium variable was degraded for cells with spatial resolutions of 500 and 1000m. The SOM analyzes were developed with the whole universe of gamma-spectrometric variables including, besides the degraded thorium variable, the total count, uranium and potassium data. The results showed an increase in the thorium resolution of 500m and 1000m, for the resolution of 125m, which presented, respectively, R2 = 0,98 e 0,94. The developed analyzes demonstrate validity to the imputation and the increment of resolution by the SOM technique. The results suggest possibilities of developing spatial resolution increment of low-resolution variables in areas composed by other variables of higher spatial resolution.