SISTEMAS COMPUTACIONALES DE APRENDIZAJE PROFUNDO APLICADO A LA TELEDETECCIÓN DE MINERALES METÁLICOS EN EL NORTE DEL CESAR: ETAPA DE EXPLORACIÓN MINERA

Abstract

Para realizar la minería, es necesario el desarrollo de múltiples etapas dentro de las cuales destaca la exploración minera, que tiene como finalidad determinar la existencia, cantidad y características uno o más minerales de interés; En dicha etapa se pueden implementar diferentes métodos y técnicas para determinar las características del yacimiento, una de estas corresponde a las técnicas de Teledetección, las cuales consisten en la caracterización de la superficie terrestre mediante sensores remotos, con el fin de encontrar manifestaciones minerales mediante el uso de imágenes multiespectrales.

Es así como, en el norte del departamento del Cesar se tienen algunos indicios de la presencia de minerales metálicos, por lo cual se plantea en esta investigación la posibilidad y necesidad de Desarrollar un modelo para la exploración de minerales metálicos en el norte del cesar, mediante el uso de teledetección apoyada en sistemas computacionales de aprendizaje profundo (Deep Learning), con la finalidad de realizar la detección de minerales de una manera innovadora, de menor impacto ambiental, y además de ser muy precisa y eficiente, mediante la implementación de sistemas computacionales de aprendizaje profundo, los cuales son un amplio conjunto de métodos para el aprendizaje autónomo basados en abstraer grandes representaciones de datos.