Detección de minería aurífera y cambios en la dinámica de explotación minera en la Amazonía peruana mediante IA

[marvinjqs]

Título :
Detección de minería aurífera y cambios en la dinámica de explotación minera en la Amazonía peruana mediante inteligencia artificial aplicada a imágenes satelitales

Autores:
Marvin Quispe, Jean Hernández, Paul Yaringaño, y Cristian Chávez
Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú

Resumen:
La minería aurífera es uno de los principales impulsores de la deforestación en la Amazonía peruana, y una parte considerable de esta actividad se realiza de manera ilegal. El monitoreo de su expansión y de los cambios asociados resulta fundamental para la evaluación de amenazas, la formulación de políticas públicas y la planificación de operativos de interdicción. Por tal motivo, el presente estudio diseñó e implementó un sistema de inteligencia artificial para detectar minería aurífera, y cambios en su dinámica de explotación, en la Amazonía peruana mediante análisis de imágenes satelitales Sentinel-2. Evaluamos siete algoritmos de aprendizaje automático, con múltiples iteraciones para la optimización de hiperparámetros, destacando el modelo Extra Trees por presentar el mejor rendimiento, con un F1-Score de 93.84% para la identificación de áreas mineras, superando los resultados reportados en estudios previos para aplicaciones similares. Nuestra metodología incorporó un proceso innovador de enriquecimiento de datos y transformación de bandas espectrales, generando indicadores optimizados para la detección de patrones mineros. Un hallazgo clave fue la demostración de que los modelos basados en árboles de decisión mantienen un alto rendimiento sin requerir técnicas convencionales de preprocesamiento. El sistema desarrollado representa una herramienta efectiva para el monitoreo de amenazas, permitiendo la identificación temprana de zonas afectadas por minería aurífera con una precisión del 95%, lo que lo convierte en un valioso insumo para la gestión de ecosistemas amazónicos.

Palabras clave:
Minería aurífera, Amazonía peruana, Sentinel-2, Inteligencia artificial, Aprendizaje supervisado