Descripción general
El módulo Gridded Maps (Mapas Cuadriculados) transforma datos basados en puntos (por ejemplo, datos geoquímicos) en cuadrículas ráster continuas mediante técnicas de aprendizaje automático. Relaciona los valores de muestras de suelo, till o roca con datos auxiliares como magnetometría, gravedad o radiometría para construir un modelo predictivo. Este modelo estima valores en toda el Área de Interés (AOI, Area of Interest por sus siglas en inglés), incluso en áreas donde no se recolectaron muestras. Los rásteres resultantes permiten que módulos posteriores, como Mapas de Anomalías Multivariantes (Multivariate Anomaly Maps), trabajen con conjuntos de datos completos y cuadriculados.
Este módulo utiliza algoritmos predictivos para identificar patrones entre los datos basados en puntos y los datos auxiliares y extrapola esos patrones a través del espacio utilizando conjuntos de datos secundarios.
Tema | Resumen |
Nombre del módulo | Mapas cuadriculados |
Objetivo | Predice valores a partir de datos basados en puntos utilizando rásteres auxiliares y aprendizaje automático. |
Formato de entrada | Datos basados en puntos |
Datos recomendados | Conjuntos de datos de superficie bien distribuidos (suelo, till, sedimentos fluviales, geoquímica de rocas) |
Formato de salida | Ráster; diagrama de dispersión de rendimiento (performance scatter plot); gráfico de Importancia de Características (Feature Importance). |
Parámetros clave | AOI, columna(s) de datos, modalidad (roca/suelo/till), kernel de suavizado, rásteres auxiliares seleccionados, resolución de salida |
Resumen de procesamiento | Entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando muestras puntuales y rásteres auxiliares para generar salidas de predicción estables y promediados en múltiples ejecuciones del modelo. |
Casos de uso típicos | Crear entradas geoquímicas para DORA, visualizar distribuciones predichas y apoyar flujos de trabajo de apilamiento de características (feature stacking). |
Validación o control de calidad | Gráfico de dispersión de rendimiento (performance scatter plot). |
Combinaciones frecuentes | Mapas de anomalías multivariantes |
Notas de salida notables |
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Cómo se utiliza en exploración
El módulo Gridded Maps (Mapas cuadriculados) ayuda a los equipos de exploración a ampliar el valor de los conjuntos de datos dispersos al predecir valores en áreas no muestreadas. Esto es especialmente valioso en proyectos en fase inicial, donde la cobertura es incompleta, pero se cuenta con datos geofísicos auxiliares.
Los rásteres predichos se pueden utilizar:
Como entradas para la detección de anomalías o para aprendizaje automático en DORA
Para visualizar posibles halos o tendencias
Para evaluar las respuestas del modelo en zonas sin muestreo directo
Para construir capas de entrada consistentes para flujos de trabajo de apilamiento de características (feature stacking) y regresión
Los geólogos deben validar las salidas tanto visual como geológicamente, ya que la calidad de los resultados depende directamente de la calidad de los datos de entrada. Un muestreo denso y capas auxiliares bien correlacionadas generarán predicciones más sólidas.
Valor y beneficios
El módulo Gridded Maps (Mapas cuadriculados) ofrece una forma práctica y escalable de convertir datos basados en puntos en capas ráster continuas compatibles con flujos de trabajo de aprendizaje automático y modelado espacial. Estos rásteres predichos permiten que módulos posteriores como DORA funcionen eficazmente en toda el Área de Interés (AOI, Area of Interest por sus siglas en inglés), incluso en regiones donde el muestreo directo es limitado o inexistente.
Por ejemplo, al vincular valores geoquímicos con conjuntos de datos auxiliares como magnetometría, gravedad y radiometría, este módulo amplía el valor de los programas de muestreo existentes sin requerir trabajo de campo adicional. Facilita la integración de información geoquímica con otros conjuntos de datos basados en ráster, garantizando la consistencia entre las entradas utilizadas para la focalización avanzada (advanced targeting), la detección de anomalías y el apilamiento de características (feature stacking).
Los mapas resultantes ayudan a los equipos de exploración a visualizar patrones geoquímicos espaciales, identificar tendencias y halos, y priorizar las áreas de seguimiento con mayor precisión. Dado que las predicciones incluyen áreas de baja y alta certidumbre, los equipos pueden utilizar las salidas para orientar la planificación de campo y la evaluación de riesgos. A medida que se incorporan nuevos datos, el modelo puede volver a ejecutarse, lo que hace que el módulo sea útil para flujos de trabajo de exploración iterativos que se adaptan a conjuntos de datos y conocimiento geológico en evolución.
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