Tres días de trabajo, cada vez.
El mapeo de alteración hidrotermal con imágenes satelitales se sigue haciendo a mano. Bajás las escenas una por una, calculás los cocientes en QGIS, clasificás por tanteo, maquetás cada mapa desde cero, copiás los números a un Word y escribís el informe entero. Entre tres y cinco días por lote. Y el mes que viene, con otro lote, empezás de nuevo.
Peor todavía: el resultado no es reproducible. Si alguien te pregunta por qué ese blanco quedó priorizado y no otro, la respuesta está en tu memoria, no en ningún lado.
Un cuaderno que hace todo eso en veinte minutos.
Este curso te enseña a construir, línea por línea, un cuaderno de Google Colab que recibe un único insumo —el polígono de tu lote— y devuelve un informe técnico de cateo en PDF, listo para presentar.
Adentro vas a encontrar cinco cartas topográficas A3 en POSGAR / Gauss-Krüger, con signos convencionales, grilla rotulada, escala gráfica y ficha de metadatos, aptas para adjuntar a un expediente. Los blancos de exploración detectados automáticamente, con coordenadas geográficas cargables en GPS, cota, superficie y firma espectral dominante. El pronóstico de los próximos quince días traducido en ventanas operativas de campaña. Y el informe técnico redactado con asistencia de inteligencia artificial, sobre las cifras que calculó tu propio cuaderno.
Todo con software libre y datos públicos. Sin licencias.
Qué vas a aprender
- Diagnosticar y corregir los archivos catastrales que llegan mal georreferenciados: ejes invertidos, CRS ausente, polígonos que aterrizan en el Atlántico Sur.
- Determinar automáticamente la faja Gauss-Krüger y la zona UTM de cualquier lote del país.
- Descargar y procesar imágenes satelitales desde Google Earth Engine sin salir de Python.
- Entender qué mide cada subsistema del sensor ASTER y por qué sigue siendo el mejor sensor público para mapeo de alteración hidrotermal.
- Calcular los índices Al-OH, Mg-OH, sílice TIR y Fe³⁺, e integrarlos en un score ponderado según tu modelo de depósito.
- Componer cartografía formal reutilizable, con un compositor que te va a servir en cualquier otro proyecto.
- Detectar blancos de exploración por agrupamiento espacial y exportarlos como capa vectorial.
- Traducir un pronóstico meteorológico en decisiones de campo, con corrección por altitud.
- Acotar un modelo de lenguaje para que redacte sin inventar una sola cifra.
Cómo está armado
Ocho módulos que siguen el orden en que se construye el cuaderno. Cada uno agrega un bloque de celdas que ejecutás y verificás: al terminarlo tenés un resultado concreto en pantalla o un archivo nuevo en tu Drive.
- Entorno, credenciales y parámetros
- Área de interés y sistemas de referencia
- Base topográfica y contexto
- El sensor ASTER
- Índices de alteración y score de prospectividad
- Cartografía profesional en Gauss-Krüger
- Pronóstico meteorológico de campaña
- Informe asistido por IA y entrega final
El hilo conductor es un caso real: un lote de cateo de unas 1.800 hectáreas en la cordillera del noroeste argentino, sobre el que se busca un sistema epitermal de oro y plata. En el último módulo vas a ver cómo reutilizar exactamente el mismo cuaderno en cualquier otro lote cambiando una sola celda.
Lo que hace distinto a este curso
No te enseño un flujo que salió bien a la primera. Te muestro los errores reales del desarrollo, con su síntoma, su diagnóstico y su corrección: el modelo de elevación que devolvía cota cero, el ráster que no solapaba y dejaba la carta completamente gris, el porcentaje calculado sobre el denominador equivocado, el cuaderno que en la segunda corrida se comía su propia salida.
Ninguno de esos errores da un mensaje de error. Todos producen un resultado que parece correcto. Aprender a desconfiar de un resultado plausible vale más que cualquier receta.
Para quién es
Para geólogos, técnicos y analistas GIS que manejan QGIS a nivel usuario y quieren dejar de repetir el mismo trabajo manual.
No hace falta experiencia previa en Python ni en Google Earth Engine: cada línea de código está explicada y todo el cuaderno está comentado. Si nunca programaste, el curso incluye el acceso a un curso introductorio gratuito para arrancar sin fricción.
Sí conviene que tengas nociones de geología de yacimientos —alteración hidrotermal, modelos de depósito— porque el curso interpreta resultados, no solo los calcula.
Qué necesitás
Una cuenta de Google para Colab y Drive, una cuenta gratuita de Google Earth Engine y una clave de API de Mistral AI, que también tiene modo gratuito. El curso incluye un anexo con el paso a paso para obtener ambas credenciales.
