Thesis:

Uso de imágenes multiespectrales para el monitoreo de humedad superficial en depósitos de relaves

El manejo adecuado de depósitos de relaves requiere monitorear variables que afectan su estabilidad y operación, entre ellas, el contenido de humedad, clave en procesos como licuefacción, erosión y drenaje ácido. Sin embargo, los métodos actuales presentan dificultades operativas debido al acceso limitado a la cubeta y a los tiempos prolongados de análisis de muestras. Esta investigación evalúa el uso de imágenes hiperespectrales como técnica de monitoreo no invasiva para estimar la humedad superficial en relaves. Se estudiaron probetas con distintas densidades y contenidos de finos, sometidas a procesos de desecación e iluminadas con láseres entre 405 y 980 nm. Los resultados evidencian una relación parabólica entre humedad y reflexión de luz, y el uso del índice NDVI permitió una estimación eficaz de la humedad superficial, posicionando esta técnica como una alternativa prometedora para el monitoreo continuo en depósitos de relaves.

The proper management of tailings storage facilities requires monitoring variables that influence their stability and operation, particularly moisture content, which affects processes such as liquefaction, erosion, and acid drainage. Current methods face operational limitations due to restricted access to the deposit surface and lengthy sample analysis times. This research investigates the use of hyperspectral imaging as a non-invasive technique for estimating surface moisture in tailings. Samples with varying densities and fines content were subjected to controlled drying and illuminated with lasers between 405 and 980 nm. Results revealed a parabolic relationship between moisture content and light reflectance, and the NDVI index enabled effective surface moisture estimation, suggesting this method as a promising tool for continuous tailings monitoring.