El módulo de Mapas de Distancia, parte del conjunto de herramientas de Aumento de Datos, transforma características vectoriales, como líneas que representan estructuras geológicas (fallas, zonas de cizallas o contactos) o puntos que marcan muestras de superficie, en cuadrículas continuas (rásteres).

Cada celda de la cuadrícula de salida recibe un valor basado en la distancia euclidiana (distancia en línea recta) desde cada características vectorial de entrada (puntos, líneas o polígonos) en un mapa, generando así una cuadrícula continua de proximidad.

Esta transformación es especialmente valiosa en depósitos controlados estructuralmente, como los sistemas de oro orogénico, donde la proximidad a estructuras mayores suele correlacionarse con el potencial de mineralización. Al convertir características geométricas discretas en datos espaciales continuos, el módulo permite una interpretación espacial más clara y respalda análisis más avanzados en las etapas posteriores de los flujos de modelación de DORA.

Los Mapas de Distancia son versátiles y pueden utilizarse tanto dentro de DORA como de manera independiente durante la interpretación temprana o la generación de objetivos. Dentro de DORA, el resultado suele incluirse en el conjunto de características para el aprendizaje automático, donde la proximidad espacial se convierte en una de varias entradas utilizadas para modelar el potencial de mineralización. El formato ráster asegura la compatibilidad con otras capas estandarizadas, como las de geofísica, geoquímica y probabilidades de dominios geológicos.

Fuera de DORA, el resultado puede utilizarse como una capa interpretativa independiente para resaltar áreas de interés basadas en la proximidad a rasgos estructurales clave o indicadores de superficie. Esto resulta especialmente útil durante la planificación de campo o al comunicar la justificación a las partes interesadas.

Dado que el módulo aplica los cálculos de distancia de manera uniforme a todas las características, proporciona contexto espacial sin hacer suposiciones sobre la mineralización. Esto permite a los equipos de exploración superponer múltiples líneas de evidencia y aplicar juicio geológico para priorizar áreas. Por ejemplo, un geólogo podría comparar una cuadrícula de distancia a fallas (raster) con anomalías geoquímicas para identificar zonas donde se alinean condiciones favorables.

En entornos estructuralmente complejos, especialmente aquellos con afloramientos limitados o cartografía incompleta, los Mapas de Distancia ayudan a traducir las interpretaciones cualitativas en datos cuantitativos. Esto permite tomar decisiones más claras y aumenta la confianza en la selección de objetivos.

Los Mapas de Distancia ofrecen una forma de cuantificar las relaciones espaciales, fundamentales para los sistemas minerales, especialmente aquellos controlados por estructuras. En el caso de los depósitos de oro orogénico, por ejemplo, la proximidad a fallas principales o zonas de cizalla suele correlacionarse con el movimiento de fluidos mineralizantes. Este módulo permite a los geólogos traducir estos modelos conceptuales en capas de datos espaciales continuos que pueden integrarse en los flujos de trabajo de modelado predictivo de DORA.

Al asignar un valor numérico de distancia a cada punto dentro del Área de Interés (AOI), el resultado se convierte en una entrada útil para el análisis cuantitativo. Esto permite una evaluación espacial más objetiva y robusta que la simple inspección visual. Al utilizarse en combinación con otros Módulos de Aumento de Datos, como Mapas de Perturbación de Fallas, Densidad de Lineamientos o Complejidad Estructural, los Mapas de Distancia contribuyen a una visión más completa e integrada del sistema geológico en exploración.

El módulo también es altamente flexible, aceptando como entrada puntos, líneas o polígonos. Esto permite a los geólogos calcular la proximidad a una amplia gama de características, desde trazas de fallas cartografiadas hasta zonas de alteración o ubicaciones de muestras superficiales con características geológicas notables. En consecuencia, la herramienta admite múltiples casos de uso de exploración más allá de la prospección tradicional basada en estructuras.

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