MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 581 / FEBRERO 2026 21 píxeles, lo que permitió suavizar las variaciones locales y preservar las tendencias espaciales. A partir de dichos valores, se calculó el índice de singularidad (α) siguiendo la formulación de Local Singularity Analysis (LSA) propuesta por Cheng (2007) y aplicada en exploración mineral por Zuo et al. (2009): donde Fi representa el valor del índice espectral en cada celda y Filocal corresponde al promedio de su vecindad inmediata (ventana 5×5). Este parámetro (α) resalta la acumulación localizada de energía anómala, identificando focos de enriquecimiento o depleción espectral en escalas reducidas de espacio y tiempo, asociados a procesos hidrotermales. Aplicación del modelo C–A: Los valores del índice de singularidad (α) fueron integrados en el modelo fractal Concentración – Área (C–A) propuesto por Cheng et al. (1994), el cual describe la relación entre la intensidad de un parámetro y su área de ocurrencia, siguiendo una ley potencial: que en escala logarítmica se expresa como: El ajuste de la curva se realizó mediante regresión segmentada (Muggeo, 2003), lo que permitió identificar puntos de quiebre estadísticamente significativos. Dichos puntos definen umbrales fractales objetivos, que separan las poblaciones de fondo de las anomalías espectrales más relevantes (Ma et al., 2023). Este enfoque, ampliamente documentado en estudios de exploración geoquímica y espectral, refuerza la trazabilidad y la reproducibilidad del análisis (Figura 6). Figura 5. Clasificación fractal de densidad estructural: identificación de áreas potencialmente favorables. Nota. El histograma muestra la distribución de la dimensión fractal y los umbrales en 1.100, 1.200 y 1.250, que permiten diferenciar clases de densidad estructural y resaltar áreas potencialmente favorables para la mineralización.
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