Identificación de pasivos ambientales mineros mediante imágenes satelitales en el centro poblado de Secocha, distrito Mariano Nicolás Valcárcel, provincia de Camaná, región Arequipa

• Autor: Barranzuela Ali, Naomi
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/14949
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12773/14949
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: imágenes satelitales; pasivos ambientales; Clasificación de Máximo Verosimilitud; Mapeo de Ángulos Espectrales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.01

La presente investigación se focalizó en el centro poblado de Secocha, perteneciente al distrito Mariano Nicolás Valcárcel, provincia de Camaná, Región Arequipa, Perú; la cual viene desarrollando minería informal y artesanal, generando así pasivos ambientales mineros (PAMs) que no han sido identificados hasta la fecha, los cuales podrían originar impactos ambientales negativos, así mismo generar un riesgo permanente y potencial a la salud; por lo que la presente investigación tuvo por objetivo identificar PAMs de tipo labor y residuo minero en estado de abandono mediante el uso de imágenes satelitales, por medio de un diseño de investigación no experimental tipo transeccional descriptivo, desarrollado en cuatro etapas; Etapa I y II; Se adquirieron las imágenes satelitales Lansat 8 y Aster, las cuales fueron recopiladas del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS); realizándose las correcciones atmosféricas y radiométricas correspondientes para luego realizar el análisis visual y aplicar los métodos de clasificación supervisada; por lo que para la imagen Landsat 8, se aplicó el método de Clasificación de Máxima Verosimilitud; lográndose determinar PAMs de tipo labores y residuos mineros. Así mismo, a la imagen Aster, se le aplicó la metodología de Mapeo de Ángulos Espectrales, como resultado se pudo identificar los minerales más representativos tales como pirita y calcopirita, dicho procesamiento se realizó usando el programa ENVI v.5.3; Etapa III y IV; en base a los resultados obtenidos de las clasificaciones supervisadas y análisis visual, se recolectaron datos reales de campo de PAMs en estado de abandono, validando los resultados mediante una matriz de confusión e índice kappa, alcanzando resultados satisfactorios para la Clasificación de Máxima Verosimilitud y logrando registrar un inventario de 08 PAMs tipo residuo y labor minera en estado de abandono en el área de estudio.