El módulo Mapa de Anomalías Multivariadas, parte del conjunto de herramientas de Aumento de Datos, identifica anomalías espaciales a través de múltiples variables geocientíficas mediante análisis ráster basado en píxeles. A diferencia de los métodos tradicionales que detectan anomalías únicamente en puntos de muestreo individuales, este módulo funciona en cuadrículas continuas, lo que permite realizar comparaciones espaciales dentro de un Área de Interés (AOI, Area of Interest, por sus siglas en inglés) definida.

Al integrar entradas geoquímicas multielemento o entradas geofísicas multiparámetro, el módulo resalta zonas de enriquecimiento y depleción que pueden indicar mineralización o alteraciones. Es particularmente eficaz en sistemas tipo pórfido, donde las anomalías multielementos a gran escala son comunes. Si bien es aplicable a una amplia variedad de tipos de yacimientos, su principal ventaja reside en detectar señales complejas y superpuestas que a menudo pasan desapercibidas en el análisis de una sola variable.

El módulo Mapa de Anomalías Multivariadas se utiliza comúnmente para generar capas de anomalías espaciales a partir de cuadrículas geoquímicas y geofísicas apiladas. Resulta especialmente útil para evaluar áreas extensas donde es necesario comparar múltiples variables de manera consistente en el espacio.

En flujos de trabajo geoquímicos, el módulo suele aplicarse a datos de till o suelo interpolados en rásteres. Agrupar elementos según su comportamiento geoquímico permite la detección de clústeres multielemento asociadas con sistemas hidrotermales o patrones de dispersión. El mismo enfoque puede aplicarse a datos geofísicos cuadriculados para resaltar patrones sutiles que podrían reflejar límites estructurales o litológicos.

Este flujo de trabajo admite entradas multicapa (multilayer), permitiendo combinar hasta 50 cuadrículas geofísicas en una sola salida filtrada. Esto resulta especialmente útil al caracterizar áreas con señales físicas superpuestas, como magnetometría, gravedad o resistividad recopilados en diferentes campañas, donde el análisis integrado ayuda a revelar tendencias consistentes.

La salida de anomalías puede guiar decisiones de focalización (targeting), apoyar la interpretación durante la planificación de campo o utilizarse en el flujo de trabajo del Mapa de Predicción (Prediction Map) de DORA. Para obtener los mejores resultados, las salidas deben evaluarse en contexto y respaldarse con validación en terreno siempre que sea posible.

El módulo Mapa de Anomalías Multivariadas proporciona un método repetible y basado en datos para detectar valores atípicos geoquímicos o geofísicos dentro de un área de estudio. Al analizar todas las capas de entrada simultáneamente, simplifica la interpretación y reduce el riesgo de pasar por alto patrones sutiles que podrían indicar mineralización o alteración.

La salida consiste en una única capa ráster que condensa conjuntos de datos complejos y multivariables en un formato práctico para la identificación temprana (early‑stage targeting) o para su uso en el flujo de trabajo de Mapas de Predicción de DORA. Es especialmente útil cuando se trabaja con datos multielementos de suelo o till, o cuando se combinan múltiples conjuntos de datos geofísicos en regiones con abundante información.

Cuando se utiliza de forma estratégica, este módulo ayuda a los equipos a identificar y priorizar las áreas con mayor potencial de exploración.

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