Resumen de Estudio de la relación entre la reflexión de luz y el contenido de humedad superficial en muestras de relave utilizando imágenes hiperespectrales

Montserrat Sánchez, Gonzalo Suazo, Víctor Araya, Gabriel Villavicencio

• español

  Para un adecuado manejo de depósitos de relaves, es necesario monitorear diversas variables, tales como la humedad, la cual influye en fenómenos de estabilidad tanto física como química. Actualmente, no existen controles continuos de humedad dado los peligros asociados a la toma de muestras en cubetas de relaves, generalmente en estados de baja densidad, dificultando el acceso a los depósitos. Dado el surgimiento de tecnologías de procesamientos de imágenes y el uso exitoso en monitoreo de variables de interés en áreas como la hidrología y agricultura, es que esta investigación utiliza imágenes hiperespectrales para la estimación de humedad superficial en depósitos de relaves. Para ello, se utilizan muestras de relave de cobre y hierro, las cuales son sometidas a iluminación activa a través de un láser de 980 nm y monitoreadas en un proceso de disecación en el rango de humedad de saturación hasta el estado seco, incluyendo la influencia de densidad y contenido de finos. Los resultados muestran una relación parabólica entre la humedad y la reflexión de luz, lo que sumado a uso del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), permiten estimar el contenido de humedad superficial de las probetas, generando un método auspicioso para el monitoreo continuo de humedad en depósitos de relaves.

• English

  Proper tailings storage facilities (TSF) management can be done by monitoring various variables, such as moisture, which influences at physical and chemical stability phenomena. Nowadays, there are no continuous moisture controls due to the dangers associated with taking samples in tailings, generally in low-density states, making access difficult. Due to the recent hyperspectral imaging technologies and the successful use in monitoring interest variables (moisture, fines content, mineralogy) in areas such as hydrology and agriculture, therefore, this research uses hyperspectral images to estimate surface moisture in TSF using copper and iron tailings samples, which are subjected to active illumination from a 980 nm laser and monitored in a desiccation process in the moisture range from saturation to dry state, including density and fine content effects. Results show a parabolic relationship between moisture and light reflection, which, added to the use of the normalized difference vegetation index (NDVI), allow estimating the surface samples moisture content, generating an auspicious method for the continuous monitoring of humidity in TSF.