Mejora de la interpretación de la tomografía de resistividad eléctrica con atributos de textura de la matriz de...

Área de la Ciencia:

• La geofísica
• Hidrogeología
• Análisis de imágenes

Sus antecedentes:

• La tomografía de resistividad eléctrica (ERT) es crucial para las imágenes subterráneas, pero la interpretación a menudo es ambigua debido a los límites lisos de la inversión.
• Delinear los límites de arcilla es vital para la exploración de aguas subterráneas, pero los métodos tradicionales de ERT luchan con esto en entornos heterogéneos.

Objetivo del estudio:

• Aplicar los atributos textuales de la Matriz de Coocurrencia de Nivel Gris (GLCM) para mejorar la interpretación del ERT.
• Mejorar la precisión de la caracterización del subsuelo, especialmente para la evaluación de los recursos hídricos subterráneos.

Principales métodos:

• Análisis de una encuesta 3D ERT de 100 × 100 m.
• Aplicación de tres atributos textuales del GLCM: media, varianza y entropía.
• Integración de los atributos GLCM con la inversión ERT tradicional.

Principales resultados:

• GLCM Reducción media del suavizado de la inversión, mejora de la definición del límite de arcilla y de la morfología de la lente.
• El GLCM Variance identificó una zona de recarga de alcance superficial previamente ambigua.
• GLCM Entropy mejoró el contraste entre las unidades de arcilla y los depósitos de agua subterránea, ayudando a la discriminación de los acuíferos y las capas confinantes.

Conclusiones:

• El análisis de la textura del GLCM mejora significativamente la interpretación del ERT en ambientes sedimentarios heterogéneos.
• Este flujo de trabajo proporciona información textual adicional valiosa a partir de datos de resistividad eléctrica para una mejor caracterización del subsuelo.
• El método muestra un gran potencial para la evaluación y gestión de los recursos hídricos subterráneos.