Predicción de la calidad del agua en entornos afectados por la minería: un estudio de teledetección hiperespectral en la faja pirítica Ibérica
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.169Palabras clave:
Datos hiperespectrales, drones, pequeñas masas de agua, monitoreo, drenaje ácido de minaResumen
Este estudio integra imágenes hiperespectrales obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV) con técnicas de aprendizaje automático para estimar concentraciones de pH, Fe y SO4-2 en nueve masas de agua de las minas abandonadas de Tharsis y Lagunazo, en la Faja Pirítica Ibérica (SO España). Estos emplazamientos presentan un gradiente hidroquímico de contaminación extrema oscilando entre condiciones de extrema acidez y neutras. Se utilizaron mediciones in situ para entrenar diversos modelos de regresión basados en un ortomosaico hiperespectral de 221 bandas (398.8–887.1 nm). Se evaluaron cinco algoritmos, destacando el Perceptrón Multicapa (MLP) como el mejor para la predicción del pH (R2 = 0.952) y Random Forest para el Fe (R2 = 0.861) y el S (R2 = 0.880). Los resultados subrayan el potencial de combinar sensores espectrales embarcados en drones y aprendizaje automático para el monitoreo operativo de alta resolución en entornos mineros impactados.
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