Pronóstico de mineralización tipo SEDEX a escala 1:50 000 en el Distrito Metalogénico Dora-Francisco y zonas aledañas

Abstract

En las investigaciones geológicas, como es el caso de la exploración de recursos minerales, es frecuente disponer de grandes volúmenes de datos espaciales, referentes a información temática diversa, costosa de obtener, que son adecuadamente tratados y analizados con ayuda de los sistemas informáticos. Se puede decir, que el objetivo final de este análisis de datos es la elaboración de mapas que indiquen las zonas o puntos donde es posible la presencia de un recurso (por ejemplo, mapas de favorabilidad minera). Para ello es necesario elaborar modelos espaciales predictivos que permitan la incorporación y combinación de las variables relevantes relacionadas con el fenómeno estudiado. Estos modelos, elaborados normalmente en entorno de sistemas informáticos, poseen naturaleza numérica diversa, que van desde modelos basados en la combinación de mapas mediante reglas lógicas, aritméticas, estadísticas o probabilísticas, hasta modelos más complejos basados en algoritmos de inteligencia artificial y minería de datos. En esta investigación se hace posible uso de la aplicación integrada de técnicas estadísticas multivariadas, mediante la integración de datos geológicos, topográficos, geoquímicos y otros derivados del procesamiento de imágenes satelitales, para el Pronóstico de mineralización tipo SEDEX a escala 1:50 000 en el Distrito Metalogénico Dora-Francisco y zonas aledañas. El modelo ha sido implementado y ha permitido generar mapas predictivos, por medio del cálculo de un índice de favorabilidad minera (IFM), que ha facilitado la selección de las zonas con mayor potencialidad para alojar depósitos minerales. El resultado obtenido indica que el rendimiento del modelo utilizado es similar en muchos de los experimentos, con porcentajes de acierto de depósitos conocidos. No obstante, el método utilizado puede ser aceptable en la mayoría de los casos