摘要：Problemas geotécnicos, como colapsos, são comuns em ambientes cársticos e na cidade de Sete Lagoas (MG) inúmeros casos foram registrados nos últimos anos. Em consequência, estudos têm sido desenvolvidos com o intuito de delimitar áreas de maior suscetibilidade a este fenômeno, que está geralmente vinculado a presença de condutos ou cavidades subterrâneas, de desenvolvimento controlado pela estrutural. Entre os diversos métodos de caracterização de cavidades, um dos mais eficazes é a geofísica de superfície, em especial a eletrorresistividade, com a técnica de caminhamento. Uma técnica alternativa, menos conhecida, mas tida como eficiente para a detecção de direções de fraturas subverticais, é a aquisição elétrica azimutal, que consiste em rotacionar algum arranjo (e.g. Wenner, Dipolo Equatorial, Quadrático) em torno de um ponto. O objetivo principal deste trabalho foi definir a suscetibilidade ao colapso de uma área adjacente a uma lagoa no município de Sete Lagoas/MG por análise estrutural e eletrorresistividade. Objetivou-se, secundariamente, averiguar a eficácia da técnica de aquisição azimutal na detecção de fraturas verticais. Foram traçados lineamentos estruturais em imagens de sensores remotos, além de medidas em campo as atitudes do acamamento e das fraturas. O levantamento geofísico consistiu de linhas de caminhamento elétrico com arranjo dipolo-dipolo e de levantamentos azimutais com diversos arranjos e espaçamentos interletrodos. Foi possível identificar um antiforme vazado na área e uma cavidade ampla e rasa, conectada à lagoa. Além de fraturas paralelas ao acamamento, foram reconhecidas quatro famílias de fraturas subverticais, N20E (F1), E-W (F2), N50-70E (F3) e N30-50W (F4). A família F2 é a mais frequente e a F4 mais aberta, classificada como cavernosa. Com estas informações concluiu-se que o terreno estudado apresenta alta suscetibilidade ao colapso. A técnica azimutal se apresentou útil como complemento para identificar fraturas subverticais, uma vez que os resultados obtidos foram coerentes com os dados estruturais.
