MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 581 / FEBRERO 2026 25 fuerte correspondencia con los polígonos fractales priorizados, coincidiendo en 21 de los 27 polígonos. En particular, las anomalías derivadas del índice pórfido (Figura 10a) muestran mayor densidad en el sector sur y central, mientras que las del índice epitermal (Figura 10b) se concentran hacia el norte y noreste, en estrecha asociación con zonas de alteración argílica y sílica identificadas en campo. Este resultado refuerza la consistencia y trazabilidad del enfoque fractal–espectral, validando su aplicabilidad como herramienta para la delimitación de zonas con potencial mineralizador y para la priorización de blancos de exploración en sistemas tipo pórfido y epitermal. Targeting Se evaluaron en total 27 targets (TRG_1 a TRG_27) delimitados a partir de los resultados fractales de geoquímica (LSA → C–A, F1*). La integración incluyó criterios de geoquímica (leyes de Au, Ag y Cu), teledetección (índices fractales pórfido y epitermal), estructura (dimensión fractal de conectividad por Box-Counting multiescala) y evidencias de campo (minerales Figura 7. Aplicación del modelo fractal C–A sobre el índice de singularidad (α, derivado del LSA) para la delimitación de anomalías. a) Anomalías fractales del índice F1* (C–A/LSA) y polígonos de priorización; b, c y d) anomalías univariadas de Au, Ag y Cu integradas con polígonos fractales priorizados (Ingemmet y estudio). Nota. La figura muestra la integración entre el análisis fractal C–A aplicado al índice F1* (derivado de LSA) y la priorización de anomalías geoquímicas. Los polígonos delineados corresponden a las clases definidas por los umbrales fractales (α = – 0.345 y –0.039), que diferencian poblaciones de fondo alto y anomalías significativas. La comparación con las distribuciones univariadas de Au, Ag y Cu valida la robustez del enfoque, permitiendo priorizar sectores con mayor potencial exploratorio.
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