Detección semiautomática de lineamientos geológicos con aprendizaje automático

Este repositorio contiene el desarrollo del proyecto de investigación enfocado en la detección semiautomática de estructuras geológicas mediante algoritmos de aprendizaje automático. Se parte del análisis de datos geofísicos y de elevación para identificar fallas, fracturas, contactos litológicos y otros lineamientos estructurales clave.

🎯 Objetivo general

Desarrollar algoritmos de machine learning para detectar y vectorizar lineamientos geológicos a partir de datos geofísicos y modelos de elevación digital (DEM).

📌 Objetivos específicos

• Recopilar y preprocesar datos geofísicos y de elevación.
• Entrenar modelos para la detección de estructuras geológicas.
• Validar y documentar los resultados obtenidos.
• Liberar el código bajo una política de ciencia abierta.

🛠️ Tecnologías utilizadas

📁 Estructura del repositorio

• data/: datos geofísicos y topográficos utilizados para entrenamiento y prueba.
• src/: código fuente del preprocesamiento, entrenamiento y evaluación.
• notebooks/: notebooks con pruebas, análisis exploratorios y visualización.
• models/: modelos entrenados.
• outputs/: gráficos y resultados de la vectorización.
• docs/: documentación técnica y científica asociada al proyecto.

📊 Resultados esperados

• Algoritmo de detección de lineamientos entrenado.
• Métricas de evaluación.
• Artículos científicos y técnicos derivados del proyecto.
• Publicación del código y modelo para uso libre.

📄 Licencia

Este repositorio se encuentra bajo __________.

📬 Contacto

• Nicolás Guarín-Zapata
  Profesor Asistente – Universidad EAFIT
  CVLAC

• Maria Alejandra Botero Botero
  Joven Investigadora – Universidad EAFIT
  CVLAC

• Mauricio Felipe Revelo Aristizábal

• Julián Andrés Solano Zapardiel