Geological characterisation and modelling using image texture

Abstract

Esta tesis está inspirada por dos tareas del proceso de evaluación de recursos en proyectos mineros: la caracterización y el modelamiento geológicos. Ambas áreas están directamente relacionadas con la percepción visual y, de esta manera, con la observación y el análisis de un fenómeno espacial, destacándose así la importancia que tiene una descripción apropiada de sus características visuales. Para este trabajo, se propone que la descripción de los fenómenos geológicos espaciales se realice mediante la información de la textura, la cual está relacionada con el estudio de las propiedades locales que los caracterizan. En este sentido, el estudio de texturas puede no sólo abordar la caracterización de un fenómeno espacial, sino también la generación de modelos con características locales particulares como es en el modelamiento geoestadístico. En la caracterización geológica, la discriminación de la textura de roca es el problema motivacional para realizar una comparación entre dos descripciones visuales (imágenes digitales). La textura de roca representa una importante propiedad geológica para investigar, dada su relación con otras características geológicas (alteración, litología y mineralización), su impacto en la respuesta metalúrgica y su dificultad para cuantificarla y caracterizarla. Para abordar este problema, tres técnicas de caracterización son propuestas (mapa variográfico, representación del variograma compacto y distribución del variograma compacto) para describir las propiedades locales de una imagen digital, y un método de clasificación para verificar la discriminación entre clases de textura de roca. Los resultados de la clasificación muestran una mejor discriminación con la técnica de distribución del variograma compacto, la cual ha demostrado ser un procedimiento robusto para realizar una discriminación entre clases de textura. Esta metodología ha sido también extendida a otras aplicaciones, como son la descripción de texturas genéricas y la discriminación de espumas de flotación, con un alto porcentaje de clasificación. Por otra parte, el modelamiento geoestadístico representa un interesante desafío dado que busca integrar diferentes tipos de información en un modelo, desde datos duros hasta interpretaciones de expertos. Las técnicas tradicionalmente usadas en esta área, generalmente resultan en una descripción suavizada del fenómeno y/o poseen inconsistencia visual en términos de la información de entrada o imagen de entrenamiento. En esta línea, la síntesis de texturas en base a optimización es usada como un método de simulación geoestadística, la cual incluye no sólo diferentes tipos de información, sino que también mantiene la percepción visual de las simulaciones. Extendiendo estos aspectos, un proceso de selección aleatorio es propuesto para elegir el valor de la variable en cada posición de la simulación, y una métrica de percepción visual para generar simulaciones basadas en la similitud visual. Además, la inclusión de la información local del histograma y de un conjunto de diferentes imágenes de entrenamiento, resulta en un procedimiento versátil que puede manejar diferentes tipos de informaciones externas. Finalmente, se propone una extensión del procedimiento al caso 3D, la cual está basada en modelos de entrada de esa misma dimensionalidad. El método de simulación desarrollado muestra buenos resultados en términos de la similitud perceptual con el modelo de entrada, y con otros tipos de información que se busque incorporar en la imagen o modelo sintetizado, verificando desempeños similares con otros métodos del estado del arte en simulación. Como trabajo futuro, es posible de utilizar la síntesis basada en optimización para simular no sólo variables geológicas tradicionales, sino que también la información textural obtenida con la técnica de discriminación de texturas. Este trabajo tendría un impacto no sólo en una mejor caracterización de los recursos, sino que también posee una relación directa en cómo gestionar los materiales que están entrando a la planta (caracterizados por la textura), resultando en una reducción de los costos de planta y mejorando así todo el proyecto minero.