Radar, imágenes hiperespectrales y aprendizaje profundo. Herramientas de monitoreo minero para el cono sur americano: una revisión de la literatura

Abstract

La presente investigación examina, mediante un proceso de varias fases consecutivas (identificación, selección y síntesis crítica), el rol de la teledetección y el análisis avanzado de datos en minería. Se analiza cómo sensores hiperespectrales, UAV o radar se aplican a la detección de disturbios mineros, drenaje ácido y deforestación, integrados con enfoques socioambientales que impulsan la restauración ecológica. A partir de la evidencia compilada, se reconoce la relevancia de metodologías colaborativas y herramientas computacionales (big data, aprendizaje profundo) para optimizar la toma de decisiones. Como hallazgo fundamental, se constata que la minería inteligente puede conciliar productividad y conservación de servicios ecosistémicos, siempre que exista coordinación entre ciencia, industria y gobernanza local para el seguimiento continuo y la mitigación oportuna de impactos.

This research examines, through a process of several consecutive phases (identification, selection and critical synthesis), the role of remote sensing and advanced data analysis in mining. It analyzes how hyperspectral sensors, UAV or radar are applied to the detection of mining disturbances, acid drainage and deforestation, integrated with socio-environmental approaches that drive ecological restoration. From the evidence compiled, the relevance of collaborative methodologies and computational tools (big data, deep learning) to optimize decision making is recognized. A key finding is that smart mining can reconcile productivity and conservation of ecosystem services, provided that there is coordination between science, industry and local governance for continuous monitoring and timely mitigation of impacts.