Implementación de imágenes hiperespectrales como herramienta para la identificación mineralógica para grandes extensiones en estudios de exploración - zona de estudio: región del Magdalena Medio

• Julio Armando Cuellar-Gutierrez ^[1] ; Javier Medina ^[1]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 41, 2021, págs. 475-487
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Implementation of hyperspectral images as a tool for mineralogical identification for large areas in exploration studies - study area: Magdalena Medio region
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta el análisis e identificación de materiales mineralógicos expuestos que conforman los mantos superficiales a partir de imágenes Hiperespectrales de diferentes sensores y utilizando clasificación supervisada, máquinas de soporte vectorial y análisis de divergencia espectral, generando una metodologías que sustenten y permita el desarrollo de la exploración mineralógica de grandes extensiones, que contribuya al mejoramiento de la caracterización y zonificación de yacimientos minerales, permitiendo el mapeo de materiales expuestos con alta precisión espacial, incluso en lugares remotos y de difícil acceso; determinando también la presencia de minerales indicadores para la inspección e identificación en la exploración de recursos naturales, determinando las integraciones lito-estratigráficas, asociaciones mineralógicas y la identificación del tipo de roca o sus componentes, según la relativa constancia en la composición del suelo, la roca base, la madurez de los suelos expuestos y los mapas geológicos, se verificaran los resultados basados en mapas geoquímicos de la zona de estudio buscando una precisión global y un coeficiente Kappa superior al 85%.

  • English

    This article presents the analysis and identification of exposed mineralogical materials that make up the surface mantle from Hyperspectral images of different sensors and using supervised classification, vector support machines and spectral divergence analysis, generating a methodologies that support and the development of mineralogical exploration of large extensions, which contributes to the improvement of the characterization and zoning of mineral deposits , allowing the mapping of exposed materials with high spatial precision, even in remote and difficult-to-reach locations; also determining the presence of indicator minerals for inspection and identification in the exploration of natural resources, determining litho-stratigraphic integrations, mineralogical associations and the identification of the type of rock, according to the relative constancy in soil composition, base rock, maturity of exposed soils and geological maps, the results based on geochemical maps of the study area will be verified looking for global accuracy and a Kappa coefficient greater than 85%.