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Many DC resistivity inversion schemes use a combination of standard iterative least‐squares and truncated singular value decomposition (SVD) to optimize the solution to the inverse problem. However, until quite recently, the truncation was done arbitrarily or by a trial‐and‐error procedure, due to the lack of workable guidance criteria for discarding small singular values. In this paper we present an inversion scheme which adopts a truncation criterion based on the optimization of the total model variance. This consists of two terms: (i) the term associated with the variance of statistically significant principal components, i.e. the standard model estimate variance, and (ii) the term associated with statistically insignificant principal components of the solution, i.e. the variance of the bias term. As an initial model for the start of iterations, we use a multilayered homogeneous half‐space whose layer thicknesses increase logarithmically with depth to take into account the decrease of the resolution of the DC resistivity technique with depth. The present inversion scheme has been tested on synthetic and field data. The results of the tests show that the procedure works well and the convergence process is stable even in the most complicated cases. The fact that the truncation level in the SVD is determined intrinsically in the course of inversion proves to be a major advantage over other inversion schemes where it is set by the user.

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Resumo No passado recente, uma extensa parte do território de Moçambique, foi coberta de levantamento aéreo de dados magnéticos e radiométricos de alta densidade. Desde assim, um valor, tem sido a preocupação da Direção Nacional de Geologia fazer a interpretação dos dados, acrescentando, assim,um valor adicional nos mapas aerogeofísicos para o uso das companhias mineiras. A Direção Nacional de Geologia (DNG) e a Universidade Eduardo Mondlane (UEM) num esforço conjunto com o Conselho de Geociência da Africa do Sul (CGS) fizeram o presente estudo dos campos pegmatíticos de Alto Ligonha, norte de Moçambique, dentro do Cinturão de Namama da era Meso-Proterozóico, para apoiar o sector de mineração da região. A integração de dados aerogeofisicos foi alcançada usando o alogaritmo média k aplicando a classificação não supervisionada dos dados obtida. A amostragem e avaliando por meio da análise discriminante para ganhar um critério de susceptibilidade da classificação obtida... A amostragem das concentrações de eTh e eK (em ppm) mais os dados da suscepetibilidade magnética aparente e da derivada vertical, resultaram num mapa de 850.000 vetores multivariados e um determinado número de classes. Este mapa ilustra claramente que há maior probabilidade dos pegmatitos mineralizados ocorrer nos afloramentos de gneisses anfibolíticos. A integração automatizada dos dados aero-geofísicos usando o alogaritmo média k, provou ser um método rápido, direto e efetivo para compilação de mapa integrado com valor adicionado. A experiência adquirida com o estudo dos pegmatitos de Alto Ligonha encoraja a adoção desta nova metodologia para aplicar em outros locais do Cinturão de Moçambique. Assim, este método faria parte integrante do processo de mapeamento em Moçambique.Palavras-chave: Aerogeofísica, integração de dados, classificação média k, análise discriminante, pegmatito, Cinturão de Moçambique. Abstract Airborne geophysical mapping of mineralized pegmatite in the Alto Ligonha pegmatite province, northern Mozambique.Major parts of Mozambique were recently flown to acquire high resolution airborne magnetic and radiometric data. Since then it has been the intent of the National Geology Directorate of Mozambique (DNG) to interpret these data generating value-added maps that are easier to use by the exploration and mining industries than mere airborne geophysical grid data and maps. DNG and Maputo-based EduardoMondlane University (UEM) entered a joint venture with the South African Council for Geoscience (CGS) to conduct a case study over the meso-Proterozoic Alto Ligonha pegmatite province in northern Mozambique to support the regional mining sector. Integration of the airborne geophysical data was achieved using the K-means algorithm for explorative unsupervised crisp clustering of the airborne geophysical data. Discriminant analysis was then used to obtain the degree of class membership of each sample previously classified by K-means. Prior to clustering, Th-and K-surface concentrations as well as apparent magnetic susceptibility and fi...