Cuantificación espacial de aguas residuales en el corredor minero de Madre de Dios al año 2017

Abstract

El presente estudio muestra la cuantificación espacial de aguas residuales en el corredor minero de Madre de Dios al año 2017. La cuantificación de cuerpos de aguas residuales por la minería aurífera se realizó a través de los métodos de clasificación Máximum Likelihood, Neural, y Spectral Angle Mapper del software ENVI de imágenes PlanetScope (3 m x 3 m), el reporte muestra al método Neural Net como la de mejor precisión, con 12 287,30 ha, distribuidas en 7 690,29 ha en el tipo de operación artesanal “bomba de succión”, y 4 597,0041 ha con “maquinaria pesada”. Estos resultados se sustentan en la validación con datos de campo; imágenes de alta resolución, e imágenes obtenidas con Drone, la matriz de confusión (81,36%) e índice de kappa (k) (0,71) presentan una precisión de concordancia considerable, y una exactitud de productores y usuarios muy bajos en comparación con las demás metodologías. Los métodos de clasificación Maximun Likelihood y Spectral Angle Mapper presentan resultados sobreestimados, siendo la más excesiva el método de Sepctral Angle Mapper con una diferencia de 69,55% con respecto al Neural Net. En cuanto a la distribución de cuerpos de aguas residuales por categoría de superficie muestra una mayor proporción en el rango de 1 a 5 ha; operación artesanal con “bomba de succión” con 2 438,95 ha, y “maquinaria pesada” con 1 208,50 ha.