Análisis de muestras de suelos de minas a partir de imágenes hiperespectrales

• Autor: Chévez Abanto, Leonardo José
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/23811
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/23811
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes hiperespectrales; Series de Fourier; Recocido simulado; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.06

Determinar la composición y abundancias de minerales en una muestra es de particular interés para diversas áreas como la minería, geología, topografía, etc. Con la finalidad de encontrar estas abundancias, se realizaron ensayos preliminares con imágenes multiespectrales para luego proponer una descomposición por Series de Fourier aplicadas a imágenes hiperespectrales, finalmente se aplicó un método estadístico para encontrar las abundancias de lo minerales presentes en la muestra. El procedimiento estadístico aplicado fue el de dimensión virtual, usado para analizar los datos de la imagen hiperespectral provenientes de espectros de reflectancia (región NIR). Los datos se tratan previamente usando el método de variable normal estándar (SNV) y fracción de ruido mínimo (MNF) para finalmente encontrar las abundancias con el método de recocido simulado (SA). Las abundancias obtenidas con este método resultaron ser muy cercanas a las obtenidas por difracción de rayos X, con un error relativo total del 2%.