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Introducción
Los lineamientos geológicos son rasgos o trazas superficiales caracterizados por patrones lineales o ligeramente curvilíneos, cuya expresión topográfica está relacionada con diferentes elementos del terreno, y pueden llegar a representar discontinuidades en las estructuras corticales (Sarp, 2005; Epuh et al., 2020). En tal caso, se originan por procesos tectónicos que fracturan las unidades geológicas en la corteza, y se relacionan con fallas regionales activas o antiguas, diaclasas, fracturas, zonas de cizalla, pliegues, contactos litológicos y otras discontinuidades estructurales (Claverol, 1993; Poliakovska et al., 2022).
Soliman y Han (2019), Ahmadi y Pekkan (2021) y Villalta-Echeverria et al. (2022) proponen clasificar los lineamientos de acuerdo con su génesis: i) lineamientos geológicos, originados por procesos tectónicos profundos y que incluyen fallas, fracturas y otros rasgos corticales; ii) lineamientos geomorfológicos o topográficos, generados por la evolución del relieve y que comprenden formas como crestas y redes de drenaje; y iii) lineamientos artificiales o pseudolineamientos, características lineales antrópicas como caminos, vías férreas y límites entre campos de cultivo. Esta categorización permite diferenciar los lineamientos relacionados con estructuras geológicas de aquellos determinados por procesos superficiales o actividades humanas.
La identificación y caracterización de los lineamientos geológicos permiten estimar el grado de fracturamiento y la orientación de las estructuras dominantes, así como establecer bloques morfotectónicos homogéneos (Lozano, 2007, 2014; Coulibaly et al., 2021; Poliakovska et al., 2022). Sus principales aplicaciones incluyen mapeo geológico-estructural (Marchionni y Cavayas, 2014), exploración de recursos (petróleo, gas, aguas subterráneas, minerales) (Bonetto et al., 2015), identificación de zonas favorables para perforación (Coulibaly et al., 2021), modelamiento de acuíferos y análisis de estabilidad de laderas (Ramli et al., 2010).
Tradicionalmente se ha realizado el mapeo de lineamientos mediante fotointerpretación visual y digitalización manual con fotografías aéreas o imágenes satelitales (Ramli et al., 2010; Mohammadpour et al., 2020). Sin embargo, los recientes avances tecnológicos en sensores remotos y sistemas de información geográfica (SIG) han permitido desarrollar métodos automáticos y semi-automáticos para la extracción ágil y eficiente de discontinuidades estructurales potenciales sobre extensas áreas de reducida accesibilidad (Gustafsson, 1994; Rahnama y Gloaguen, 2014; Mohammadpour et al., 2020). Los tipos de datos de entrada más utilizados para la extracción son i) el modelo digital de elevación (MDE) (Peña y Abdelsalam, 2006); ii) las imágenes pancromáticas o de radar tipo SAR (Peña y Abdelsalam, 2006); y iii) los modelos digitales de terreno derivados, como hillshade (sombreado) o Topographic Position Index (TPI) (Masoud y Koike, 2006).
Entre las principales técnicas automáticas para extraer lineamientos, se destacan: i) la transformada de Hough (Wang y Howarth, 1990; Rahnama y Gloaguen, 2014); ii) el algoritmo de seguimiento de segmentos (Segment Tracing Algorithm, STA) (Koike et al., 1995; Ni et al., 2016); iii) el detector de bordes Canny (Canny edge detector) (Marghany y Hashim, 2010; Mohammadpour et al., 2020); iv) la extracción de lineamientos y análisis estadístico de líneas (Lineament Extraction and Stripe Statistic Analysis, LESSA) (Zlatopolsky, 1992; Soto-Pinto et al. , 2013); y v) otras técnicas de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (Aghaee et al., 2021). Algunas ventajas de dichas técnicas, en comparación con la extracción manual, incluyen la disminución de subjetividad del intérprete, la capacidad de obtener resultados más consistentes y reproducibles, un mayor número de lineamientos detectados y la reducción sustancial de tiempos de procesamiento (Rahnama y Gloaguen, 2014; Mohammadpour et al., 2020). En general, los autores recomiendan un enfoque semi-automático, que combine la extracción automática inicial con la posterior edición y verificación manual por parte del operador, lo cual permite obtener resultados más precisos y representativos desde el punto de vista geológico (Bonetto et al., 2015).
Desde principios del siglo XX, los lineamientos geológicos han sido estudiados de forma indirecta mediante técnicas de fotointerpretación visual. Las limitaciones propias de las técnicas manuales de fotointerpretación impulsaron, a partir de la década de 1970, el desarrollo de métodos digitales automatizados gracias a las crecientes capacidades computacionales. En la década de 1980, el advenimiento de las imágenes multiespectrales Landsat permitió aplicar realces y filtros espaciales para resaltar lineamientos, lo cual consolidó la fotointerpretación asistida por computadora.
Posteriormente, en la década de 1990, la mayor disponibilidad de sensores remotos y modelos digitales de elevación globales posibilitó la realización de estudios de extracción de lineamientos a mayor escala espacial.
También surgieron nuevos algoritmos automatizados para reemplazar las ineficientes digitalizaciones manuales, como la transformada de Hough (Wang y Howarth, 1990) y el Segment Tracing Algorithm (Koike et al., 1995). En años recientes, nuevas técnicas automatizadas han involucrado herramientas más avanzadas como minería de datos y aprendizaje de máquina, como lo describieron El-Arafy et al. (2023). No obstante, siguen siendo preferidos los enfoques híbridos semi-automáticos, donde la automatización procesa grandes volúmenes de datos que luego son depurados visualmente. Se prevé que nuevos algoritmos, junto con la explotación de múltiples fuentes de información óptica, radar y geofísica, mejorarán la precisión en la extracción de estos importantes indicadores geológico-estructurales.
Esta investigación implementa un enfoque que combina técnicas manuales y automáticas para la extracción de lineamientos en el norte de los Andes colombianos, utilizando herramientas de acceso libre y abiertas. Los lineamientos extraídos son validados con el mapeo estructural realizado por el Servicio Geológico Colombiano (SGC). Este enfoque aporta un mejor conocimiento de las estructuras geológicas presentes en la región, lo cual contribuye a comprender los procesos tectónicos que han dado lugar al levantamiento de los Andes en el norte de Colombia y la evolución del paisaje. Además, como se expone en el presente artículo, la metodología empleada permite identificar nuevos lineamientos que pueden ser indicadores clave para entender la mecánica de la deformación de la margen continental por convergencia entre placas y la evolución geomorfológica en la zona de estudio. De esta manera, los resultados obtenidos constituyen una base sólida para futuras investigaciones y estudios geofísicos en dicha región.
Área de estudio
El norte de los Andes colombianos se caracteriza por la compleja interacción de las placas Nazca, Caribe y Sudamericana (Audemard et al., 2021). La convergencia oblicua de las placas oceánicas Caribe y Nazca con la placa continental Sudamericana genera un régimen tectónico transpresivo con dos bloques morfotectónicos principales denominados el Bloque Norte de los Andes (BNA) y el Bloque Panamá-Chocó (BPC) (Jarrin et al.,, 2023). La del BPC produce la partición de la placa Nazca aproximadamente a los 5° N, que separa al norte con una subducción plana y ausencia de volcanes, con una subducción de mayor ángulo hacia el sur y la presencia de volcanes activos (Vargas y Mann, 2013) (Figura 1).
Este marco tectónico transpresivo está dominado por estructuras con orientación NNE (Acosta et al., 2007). La principal estructura corresponde al sistema Cauca-Romeral (SFCR) (Ego et al., 1995). El SFCR con orientación NNE y componente lateral izquierdo en el NO de Colombia, y como paleo-margen de la placa Sudamericana, separa las rocas de afinidad continental al E de las unidades de afinidad oceánica acrecionadas al O (Correa-Martínez et al., 2020). Los terrenos occidentales del SFCR consisten en una acumulación de bloques oceánicos colisionados, principalmente arcos de islas con rocas máficas y ultramáficas, acumulados durante el Cretácico tardío. Los terrenos orientales se caracterizan por un basamento precámbrico de rocas metamórficas con afinidad continental y actividad volcánica cenozoica intruido por rocas mesozoicas (Irving, 1971).
Adicional a los sistemas de estructuras con tendencia al N, se presentan fallas con tendencia al NE y NO (Gómez y Montes, 2020). Como parte de las fallas de tendencia al NE se destacan el sistema de fallas de Palestina (SFP) y la zona de falla de Istmina (ZFI). El SFP corresponde a una serie de estructuras normales NE-SO (Feininger, 1970), con desplazamientos transcurrentes del tipo lateral-derecho y fallas normales y oblicuas que se encuentran activas y controlan el magmatismo cuaternario hacia el sur (Acosta et al., 2007). El ZDI se caracteriza por fallas transpresivas derecha-lateral en tendencia ENE, como la falla Garrapatas (FG), que registra actividad neotectónica y forma el límite sur del BPC. Finalmente, dentro de las fallas de tendencia NO están la zona de falla Uramita-Dabeiba (ZFUD) y la falla de Arma (FA). La ZFUD es una estructura conjugada que marca el límite oriental del PCB, con tendencia al NNO, y que exhibe un movimiento transpresivo izquierdo-lateral; mientras que la FA es una falla normal oblicua, izquierda-lateral, que presenta un fuerte control del río Cauca.
El área de interés corresponde a las cordilleras Occidental y Central, entre los 4° 55' N y los 8° 12' N; limitada por el río Magdalena al este y por el río Atrato al occidente. Como resultado del marco tectónico y geológico, la geomorfología se caracteriza por paisajes que contrastan separados por el cañón del río Cauca, controlado por el SFCR. Al occidente de dicho límite se observan terrenos montañosos de pendientes escarpadas y topes agudos, y al oriente se distingue la presencia de altiplanicies entre los 2000 y 2600 m, limitados por el valle del río Nechí, que comprende los cañones de los ríos Aburrá y Porce.
Figura 1 Localización y marco geotectónico del área de estudio. Bloque Panamá-Chocó (BPC), Bloque Norte Andes (BNA). Sistema de fallas Cauca-Romeral (SFCR), falla de Murindó (FM), falla Espíritu Santo (FES), sistema de fallas de Palestina (SFP), zona de falla de Istmina (ZFI), falla Garrapatas (FG), zona de falla de Uramita (ZFU), falla de Arma (FA), falla de Algeciras (FA).
Metodología
Para la extracción automática de lineamientos, se utilizó el módulo LINE de PCI Geomatics en el software CATALYST. Este módulo se basa en algoritmos que se ejecutan en tres pasos: detección de bordes, definición de un umbral y extracción de curvas (Villalta-Echeverria et al., 2022). Este método ha demostrado ser efectivo para la extracción de lineamientos, muestra una buena correlación con otros métodos de extracción como el método de Canny (Rahnama y Gloaguen, 2014).
Como información de entrada se usó el modelo digital de elevación (MDE) del SRTM 1 Arc-Second Global, con una resolución espacial de 30 m. SRTM es un proyecto realizado por la NASA y la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial de EE. UU., en el año 2000 (Van Zyl, 2001 ), que adquirió datos de elevación mediante interferometría de radar. Cubre el 80 % de la superficie terrestre entre 60° N y 56° S (Farr y Kobrick, 2000; Yue et al., 2017). SRTM ha demostrado ser muy útil para la identificación automatizada de lineamientos morfoestructurales en áreas grandes de diversas regiones del mundo (Das y Pardeshi, 2018). Es importante tener en cuenta que, dada esta resolución, los lineamientos detectados corresponden principalmente a estructuras que generan una expresión topográfica significativa, lo que implica que no es posible identificar de forma confiable elementos planos de dimensiones menores a 30 m. Por tanto, el método empleado se orienta a capturar principalmente estructuras que producen contraste morfoestructural detectable en el relieve, por lo cual se dejan fuera del alcance estructuras de menor escala o sin expresión superficial discernible.
Los lineamientos resultantes fueron analizados estadísticamente en ArcGIS 10.8 y posteriormente correlacionados con la compilación regional de la cartografía estructural del Servicio Geológico Colombiano (SGC) a escala 1:1.000.000, elaborada por Gómez y Montes (2020), para revisar la coherencia de los resultados con la cartografía actual.
El preprocesamiento de los datos consistió en la generación de ocho modelos de sombras (segunda derivada del MDE). Los modelos de sombreado fueron generados variando el azimut en intervalos de 45 grados (0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270° y 315°), siguiendo el enfoque propuesto por Das et al. (2018) para resaltar lineamientos con diferentes orientaciones. Este enfoque permite simular la iluminación del terreno desde diferentes direcciones y resaltar distintos rasgos topográficos y lineamientos. Se utilizó una altura del sol de 45° sobre el horizonte y un factor de exageración vertical de 1 para los modelos de sombreado. Estos valores son ampliamente aceptados y han sido utilizados en estudios previos de extracción de lineamientos (ver, p. ej., Villalta-Echeverria et al., 2022). Al realizar pruebas con otras variaciones de ángulo de elevación solar, no se detectaron cambios significativos en la identificación de lineamientos por parte del programa. El factor de exageración vertical de 1 permite representar de manera fiel la topografía real, evitando distorsiones que podrían introducir sesgos. Por lo tanto, se optó por emplear estos parámetros por defecto, respaldados tanto por su uso en la literatura como por la eficiencia demostrada en el presente estudio.
El procesamiento de lineamientos consistió en la extracción automática a partir de los ocho modelos de sombreado generados utilizando el módulo LINE Extraction de CATALYST (Figura 2). Como parámetros que controlan el proceso de extracción, se utilizaron los siguientes valores por defecto propuestos por el modelo: RADI, que define el radio del filtro para suavizado, con un valor de 10; GTHR, que es el umbral de gradiente mínimo para bordes, con un valor de 100; LTHR o longitud mínima de curva por considerar, con un valor de 30; FTHR o error máximo de ajuste de segmentos, con un valor de 3; ATHR o diferencia angular máxima entre segmentos, con un valor de 30; y DTHR o distancia máxima entre extremos de vectores para unirlos, con un valor de 20. Se realizó también un análisis de sensibilidad utilizando diferentes valores para cada variable, con base en la información del MDE y del área de estudio, lo cual confirmó que los mejores resultados para este análisis se obtienen con estos parámetros.
Figura 2 Lineamientos según el azimut del hillshade. Efecto de la dirección de iluminación en la detección de lineamientos a partir de modelos de elevación de sombreado. A. Lineamientos en zona de relieve alto. B. Lineamientos en zona de relieve bajo.
El postprocesamiento implicó realizar diversos análisis espaciales sobre los lineamientos extraídos de forma automática, utilizando principalmente herramientas del software ArcGIS 10.8. Inicialmente, se filtraron los lineamientos automáticos para conservar únicamente aquellos con una longitud igual o mayor a 1000 m. Este umbral se estableció con base en dos consideraciones técnicas: i) corresponde a más de 30 veces la resolución espacial del MDE (30 m), lo cual asegura que los lineamientos conservados representen estructuras con continuidad topográfica significativa, y ii) permite reducir la probabilidad de incluir artefactos derivados del ruido del relieve o discontinuidades menores sin relevancia estructural a escala regional. Posteriormente, se realizó la división de los lineamientos en sus vértices con la herramienta Split line at vertices de ArcGIS, y el cálculo del azimut de cada uno de los segmentos obtenidos mediante el software QGIS. Estos valores fueron luego reclasificados en rangos de 0 a 180° para el análisis direccional.
Los lineamientos obtenidos mediante el proceso de extracción automática fueron sometidos a validación y depuración. En primera instancia, se realizó una comparación sistemática con la cartografía base a escala 1:100.000 proporcionada por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). Este paso fue crucial para identificar y eliminar elementos lineales artificiales como vías, puentes y otras estructuras antrópicas que pudieran haber sido erróneamente clasificados como lineamientos geológicos. Posteriormente, se efectuó una validación cruzada puntual de los lineamientos restantes con el mapa geológico a escala 1:50.000, elaborado por el Servicio Geológico Colombiano (SGC) (Correa et al., 2020). Este proceso permitió evaluar la concordancia entre los lineamientos extraídos automáticamente y las fallas geológicas cartografiadas por expertos. Se realizó la comparación considerando criterios como la orientación, longitud y ubicación espacial de los lineamientos en relación con las estructuras geológicas conocidas.
Adicionalmente, se calcularon las densidades con la herramienta Kernel Density de ArcGIS 10.8, con un radio de búsqueda de 5641,9 m para una circunferencia de 10 km2, y así tener una referencia general de la densidad de los lineamientos. Por último, se calcularon las direcciones predominantes de los lineamientos mediante la generación de diagramas de rosetas con rangos de 10°.
Resultados
El análisis estadístico de los lineamientos extraídos automáticamente y sin postprocesamiento revela patrones importantes en la distribución y características de estas estructuras geológicas, utilizando el módulo LINE Extraction de PCI Geomatics sobre modelos de sombras generados en 8 direcciones azimutales diferentes, cada 45°, a partir de un MDE. La Tabla 1 permite analizar el efecto de la dirección de iluminación en la cantidad de lineamientos detectados, así como obtener estadísticas representativas de sus longitudes.
La cantidad de lineamientos detectados varía levemente entre 33.747 y 35.389 dependiendo de la dirección de iluminación (Tabla 1 ). Esto indica que la rotación del azimut del modelo de sombras no tiene un efecto significativo en la detección total de lineamientos. Sin embargo, ciertos lineamientos específicos pueden ser más notorios y distinguibles bajo una orientación de iluminación particular, mientras que en otras direcciones se vuelven menos evidentes o imperceptibles. Por otro lado, la longitud máxima de los lineamientos alcanza 15 km independiente de la orientación, lo cual indica que las principales discontinuidades geológicas de escala regional son persistentes. Asimismo, la longitud promedio se mantiene estable entre 1700-1800 m.
Tabla 1 Lineamientos detectados según el Azimut.
| Ángulos | 0° | 45° | 90° | 135° | 180° | 225° | 270° | 315° |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contador | 34401 | 34945 | 33747 | 34412 | 34272 | 35389 | 34384 | 34642 |
| Long/mín. (m) | 900 | 900 | 900 | 900 | 900 | 900 | 900 | 900 |
| Long/máx. (m) | 15623 | 19474 | 14691 | 15747 | 15529 | 15520 | 15301 | 18128 |
| Long/sum (m) | 59598919 | 61296830 | 61345428 | 60796525 | 59555632 | 61987960 | 62382296 | 60924837 |
| Media | 1732 | 1754 | 1817 | 1766 | 1737 | 1751 | 1814 | 1758 |
Lineamientos según el azimut del hillshade
El efecto de la dirección de iluminación y la selección del área de estudio en la detección de lineamientos, a partir de modelos de elevación de sombreado, se ejemplifica en la Figura 2. Se observan dos zonas contrastantes: la zona A de relieve alto (1800 m s. n. m.) según Schumm (1956), que comprende desde el piedemonte hasta la zona de montaña media, donde se identifica una densa red de lineamientos resaltados variablemente según la dirección azimutal de la luz, y la zona B de relieve bajo (600 m s. n. m.) según Schumm (1956), con muy pocos lineamientos detectados independiente de la orientación de iluminación (Figura 2). Esto ilustra que la dirección de luz puede destacar selectivamente ciertos lineamientos individuales en áreas accidentadas, pero no afecta significativamente la detección total; mientras que en zonas de baja rugosidad la dirección tiene aún menos influencia, dada la escasez de rasgos prominentes.
Porcentaje de cantidad y longitud de lineamientos de acuerdo con su orientación
El diagrama de rosetas de la Figura 3 muestra los porcentajes de las frecuencias o recuento del número de lineamientos identificados por cada rango azimutal, categorizado cada 10°. Se observa que el mayor número de lineamientos detectados tienen orientación N 0°-N 10° y E 90°-E 100° con aproximadamente 7,9 % y 7,0 % del total de lineamientos procesados, respectivamente (Figura 3). Le siguen en frecuencia los sistemas N 10°-N 20° con 6,0% y SEE 160°-SEE 170° con 5,8 %. El diagrama de rosetas confirma que la mayoría de las discontinuidades lineales identificadas en el área de estudio tienen disposición preferencial al N (Figura 3).
Figura 3 Diagrama de rosetas con el porcentaje de las frecuencias o recuento del número de lineamientos identificados por cada rango azimutal, categorizado cada 10°, desde 270° hasta 90°.
El diagrama de rosetas de la Figura 4 muestra la 100°) con 6,8 % del total, seguido por los rangos N sumatoria de las longitudes de los lineamientos dentro (10°-20°) con un 6,0 % y SEE (170°-180°) con 5,9 %, de cada rango azimutal. El mayor porcentaje de la suma y las menores longitudes acumuladas se observan en el de las longitudes de los lineamientos corresponde a los sistema ESE (110°-120°) con 4,9 %. Este gráfico permite sistemas N (0°-10°) con un 7,9 % del total y E (90°- visualizar cuantitativamente que las principales familias de lineamientos detectados tienen orientaciones N.
Figura 4 Porcentaje de longitudes de acuerdo con su orientación. Diagrama de rosetas con la suma total de las longitudes de los lineamientos en porcentaje, agrupados por rangos direccionales categorizados cada 10°, desde 270° hasta 90°.
Dentro del conjunto de lineamientos que son obtenidos automáticamente, es importante revisar cuidadosamente aquellos con orientaciones completamente verticales u horizontales. Debido a la naturaleza del procesamiento mediante modelos digitales de elevación y sombras, cuya unidad básica de información espacial es el pixél en formato de cuadrícula, el método puede enfatizar ligeramente la detección de lineamientos perfectamente N o E, es decir, aquellos cuyos ángulos son 0° o 90°. Si bien algunos de estos lineamientos verticales u horizontales podrían representar auténticas discontinuidades geológicas, es probable que varios sean errores introducidos durante la detección automática. Por lo anterior, en este estudio fue necesario analizar en detalle estos lineamientos para distinguir cuáles tienen un origen geológico o geomorfológico real basado en otros datos disponibles como cartografía básica, imágenes satelitales y MDE, de aquellos que son producto de un error en los datos o en la detección del procesamiento digital.
El análisis muestra que se detectaron 17.086 lineamientos con orientación de 0°, lo que equivale al 2,47 % del total, pero el 90 % de estos son segmentos muy cortos (menos de 1 km). Esto sugiere que, aunque en número parecen significativos, en términos de extensión acumulada tienen poco peso. Es posible que esta abundancia de segmentos cortos se deba a limitaciones en el proceso de extracción, particularmente por la resolución del MDE y la naturaleza en cuadrícula de los píxeles. Estos factores pueden predisponer la detección de estructuras "alineadas" en direcciones exactas (como 0° y 90°), lo que podría introducir artefactos o interferencias en la información.
Por ello, al analizar los datos puede ser más relevante centrarse en la longitud total de los lineamientos en lugar de solo en su cantidad, ya que esto ayudaría a mitigar posibles sesgos o errores de detección asociados con la geometría de los datos. En resumen, se debe tener en cuenta que algunas de las orientaciones registradas podrían no reflejar verdaderas discontinuidades geológicas, sino más bien ser consecuencia de las características del MDE y del algoritmo empleado.
Dirección y densidad de lineamientos en bloques morfotectónicos irregulares
El análisis de la distribución de las fallas geológicas cartografiadas a escala 1:1.000.000 por el SGC, la densidad de lineamientos, el relieve y la rugosidad en el área de estudio permitieron la delimitación de 245 bloques estructurales irregulares, los cuales se representan en la Figura 5. Dentro de cada polígono o bloque se presenta la orientación preferencial de los lineamientos morfoestructurales. Cada polígono indica el rango azimutal con mayor densidad de lineamientos, lo cual se interpreta como la orientación tectónica preferencial relacionada con el grado de fracturamiento y disposición estructural local. Según Lozano (2014): "Los lineamientos geológicos juegan un papel crucial en la definición de bloques tectónicos y en la evolución estructural de regiones como los Andes colombianos".
La variabilidad espacial de los colores dominantes entre bloques estructurales adyacentes evidencia cambios locales en las direcciones principales de fracturamiento, fallamiento y/o disposición estructural. Se aprecian extensas áreas con orientaciones N a lo largo de toda la zona de estudio. En algunos bloques centrales y del sur predominan los sistemas NE y E, mientras que los sistemas ESE, NNE y ENE son los menos frecuentes (Figura 5). Para cada uno de los 245 bloques estructurales, se calculó la densidad de lineamientos como el cociente entre la cantidad total de la suma de la longitud de los lineamientos existentes en cada polígono en km sobre su área expresada en km2 (Figura 6). Se observan polígonos con baja densidad en color verde, hasta zonas con muy alta densidad en rojo. Se aprecian importantes contrastes espaciales entre bloques adyacentes. Por ejemplo, la zona central en la porción sur del mapa muestra una alta densidad de lineamientos, y evidencia un alto grado de fracturamiento cortical. Otras áreas sin embargo exhiben densidades bajas a moderadas como la zona NE.
Figura 5 Dirección de lineamientos en bloques morfotectónicos irregulares. Subdivisión del área de estudio en 245 bloques estructurales delimitados por las fallas geológicas regionales mapeadas a escala 1:1.000.000 por el SGC. Los colores representan la orientación con mayor cantidad de lineamientos.
Dirección de lineamientos en celdas de 25 km 2 (8 direcciones)
Adicional al análisis realizado que permitió la definición de bloques estructurales irregulares (Figura 5 ), se aplicó un método alternativo para calcular la orientación preferencial de los lineamientos al interior de subdivisiones geométricas regulares de 25 km2 en el área de estudio. En el mapa de la Figura 7, las orientaciones preferentes categorizadas cada 22,5° desde 0° hasta 180° se representan con colores al igual que en la Figura 5. Se observa una mayor variabilidad en las direcciones dominantes entre celdas adyacentes, en comparación con los grandes bloques estructurales.
Esto evidencia que dentro de un mismo bloque existen sectores con orientaciones contrastantes.
Figura 7 Dirección de lineamientos en bloques regulares de 25 km2. Subdivisión del área de estudio en bloques regulares de aproximadamente 25 km2. Los colores representan la orientación con mayor cantidad de lineamientos.
Por ejemplo, se distingue que algunas áreas antes clasificadas como de predominio N, en realidad contienen núcleos locales con marcada preferencia NE que no eran evidentes a la escala del bloque completo. De igual manera, se reconocen variaciones en las orientaciones preferentes entre zonas relativamente cercanas. Este análisis con mayor detalle espacial sugiere que, en áreas con orientaciones preferentes definidas, podrían desarrollarse estructuras secundarias con direcciones oblicuas respecto a la principal, como resultado de la dinámica del campo de esfuerzos. Las variaciones observadas podrían estar vinculadas también a factores como heterogeneidades estructurales preexistentes, contrastes litológicos locales o la superposición de distintos episodios tectónicos. Estas hipótesis no son excluyentes y requieren análisis adicionales para evaluar su influencia relativa en cada sector. Incluso dentro de bloques regionales aparentemente homogéneos, a escalas mayores se revelan heterogeneidades en el grado de fracturamiento y disposición estructural cortical.
Densidad de lineamientos en celdas de 25 km 2
Se presenta un mapa de densidad de lineamientos al interior de subunidades geométricas de 25 km2 (Figura 8). De esta manera, en lugar de calcular la densidad para cada polígono completo, se realiza el cociente entre la cantidad de lineamientos y el área por cada celda de aproximadamente 25 km2.
Se representa en el tono azul fuerte las celdas que no presentan lineamientos, seguido por densidades progresivas desde azul (>0 km/km2) hasta rojo (>15 km/km2). Este mapa evidencia contrastantes diferencias en el grado de fracturamiento cortical incluso entre sectores del mismo bloque regional. Se observan bloques relativamente homogéneos en su baja densidad de lineamientos, mientras que en otros se distinguen núcleos fuertemente fracturados en medio de zonas más estables; estos últimos ubicados principalmente a lo largo de la Cordillera Occidental. El análisis a mayor resolución espacial resulta muy útil para caracterizar variaciones locales en la deformación frágil del macizo rocoso.
Variabilidad de las direcciones predominantes en los bloques morfotectónicos irregulares
La distribución estadística del porcentaje de predominancia direccional por cada categoría azimutal de lineamientos se representa en un conjunto de diagramas de caja y bigotes (Figura 9). Estos gráficos permiten analizar el grado de preferencia de los lineamientos en los diferentes bloques estructurales. Para la dirección N (0°-22,5°), que es la categoría con más muestras (96 bloques), la mediana del porcentaje predominante es de 18,8 %; es decir, en la mitad de los bloques esta dirección aporta 18,8 % o más de los lineamientos. El rango intercuartílico se extiende entre 16,9 % y 22,5 %, lo cual indica poca dispersión; aunque algunos valores extremos predominan en la dirección N por más del 45 %. Esto quiere decir que en dicho bloque, al menos el 45 % de los lineamientos tienen dirección preferencial N (0°-22,5°) (Figura 9).
Variabilidad de la densidad de lineamientos en los bloques morfotectónicos irregulares
La distribución estadística de la densidad de lineamientos (en km/km2), categorizada por rango azimutal, se representa en el diagrama de caja y bigotes de la Figura 10. Para la dirección N (0-22,5°), la mediana de la densidad es 8,3 km/km2, y el rango intercuartílico se extiende entre 5,1 y 10,3 km/km2. Se observan algunos valores atípicos que llegan hasta 20 km/km2; este es el valor más alto reportado. La dirección NNE (22,5-45°) tiene una mediana más baja, de 5,3 km/km2, con un rango intercuartílico entre 3,3 y 8,2 km/km2. Las direcciones ENE (67,5-90°) y ESE (112,5-135°) presentan medianas alrededor de 10 km/km2, pero con pocos datos.
Las demás categorías direccionales tienen medianas entre 5 y 8 km/km2, con rangos intercuartílicos que varían entre 3 y 10 km/km2, denotando dispersión moderada. Esta dispersión se considera moderada porque los rangos intercuartílicos (que contienen el 50 % central de los datos) abarcan aproximadamente entre el 60 % y el 100 % del valor de la mediana correspondiente, lo cual indica una variabilidad notable, pero no extrema en las densidades de lineamientos dentro de cada categoría direccional. En resumen, no se observan correlaciones claras entre orientación preferencial y densidad de lineamientos. Las variaciones en las medianas y rangos intercuartílicos en cada categoría direccional indican que la densidad depende más de factores locales que de la orientación.
Discusión de resultados
Contexto del origen tectónico
La interpretación estructural de los Andes del norte ha estado históricamente influenciada por modelos de tectónica de colisión y subducción oblicua, donde sistemas de fallas como el Cauca-Patía-Romeral (CPRFS) desempeñan un papel central en la acomodación del acortamiento y la extrusión cortical. Estudios como los de Ego et al. (1995) proponen una dinámica compleja para este sistema, con evidencias de movimiento dextral en su porción sur (al sur de los 4°N), asociadas a la convergencia oblicua entre las placas de Nazca y Suramérica. No obstante, hacia el norte (por encima de los 5° N), se ha documentado un cambio a cinemática siniestra, lo que sugiere una segmentación en el régimen tectónico y la influencia de zonas de acortamiento N-S asociadas con la colisión del Bloque de Panamá. Por su parte, Duque-Caro (1990) resalta el carácter exótico del Bloque del Chocó y su acreción en el Mioceno medio como un evento clave en la configuración actual de la Cordillera Occidental, con una geometría arqueada y una serie de arcos y zonas de deformación que reflejan la complejidad del ensamblaje tectónico. Este contexto tectónico implica que las estructuras mayores pueden no ser continuas ni uniformes a lo largo de su traza, lo cual justifica, en parte, las discrepancias observadas entre cartografía tradicional y resultados automáticos.
En contraste con estas interpretaciones regionales, los resultados obtenidos mediante la extracción semiautomática de lineamientos sugieren una relativa homogeneidad direccional, con predominancia de orientaciones NNE-SSO en sectores donde se esperaría un cambio cinemático. Esta aparente inconsistencia puede explicarse por el carácter superficial de los modelos digitales de elevación empleados, los cuales tienden a capturar señales morfoestructurales asociadas principalmente con la expresión topográfica de estructuras activas o recientes, sin necesariamente reflejar el historial tectónico completo ni las variaciones en profundidad.
Además, la continuidad en las direcciones extraídas podría estar reflejando una etapa más joven de deformación, postcolisional, asociada a esfuerzos regionales dominados por la compresión E-O, tal como se infiere en la síntesis de datos focales presentada por Ego et al. (1995) y en los mecanismos de acoplamiento lateral descritos por Beck et al. (1993). Por tanto, estos resultados no deben entenderse como contradictorios, sino como complementarios: mientras que los estudios estructurales clásicos proporcionan el marco geodinámico de largo plazo, los análisis morfométricos automáticos permiten captar tendencias recientes o persistentes que podrían escapar a la observación directa en campo. Esta integración es coherente con los escenarios de indentación y escape tectónico descritos por Audemard (2014) para los bloques norandinos y Chocó-Panamá.
Lineamientos a partir del modelo de sombras
En este trabajo se identificaron lineamientos a partir de los ocho modelos de sombras del terreno empleados, como se resume en la Tabla 1. Los resultados se compararon con el mapeo de sistemas de fallas disponible y mostraron una correspondencia satisfactoria. Se observó una relación inversa entre la densidad de lineamientos y el tamaño de los bloques: los bloques más pequeños tienden a presentar densidades más altas. Este comportamiento puede estar parcialmente influenciado por el método de cálculo, en el que la densidad se define como el cociente entre la longitud o número de lineamientos y el área analizada; sin embargo, también refleja una condición estructural real. Las zonas con bloques menores corresponden a áreas con mayor complejidad tectónica y concentración de fallas o fracturas, mientras que los bloques más grandes se asocian con dominios litológicos más homogéneos y estructuralmente estables.
Las principales densidades se observan a lo largo de la Cordillera Occidental, a lo largo del cañón del río Cauca y en la margen suroriental del área de estudio. Estos patrones se correlacionan con los SFCR, a lo largo del cañón del río Cauca, con los sistemas Uramita-Dabeiba e Istmina en la Cordillera Occidental, y el SFP en el costado oriental de la Cordillera Central. También resaltan las bajas densidades en las superficies de erosión elevadas y de bajo relieve identificadas en la parte alta de la Cordillera Central, sobre terrenos conformados por rocas graníticas del Batolito Antioqueño. Al igual que un bloque alargado al sur de la zona de estudio, margen oriental de la Cordillera Occidental, limitado por sistemas de fallas con altas densidades de lineamientos.
En cuanto a las direcciones observadas, se destacan las direcciones norte-sur controladas por el SFCR a lo largo de la margen oriental de la Cordillera Occidental y el bloque norte de la Cordillera Central, donde domina el sistema de fallas Espíritu Santo, la margen oriental de la Cordillera Central a lo largo del SFP y finalmente algunos bloques estrechos a lo largo de la margen occidental de la Cordillera Occidental. En su estructura se destaca la presencia de bloques morfotectónicos con predominancia de lineamientos a lo largo de la Cordillera Occidental, de mayor extensión hacia el norte, y un bloque central de la margen oriental de la Cordillera Central que separa el cañón del río Porce con el cañón del río Aburrá. Igualmente se observan bloques de pequeña extensión hacia el sur tanto en la orilla Oriental como Occidental.
Los bloques con lineamientos de dirección preferencial NE predominan hacia el sur del área de estudio, especialmente al este del SFCR, y probablemente controlados por el SFP que presenta esta dirección. Los bloques con lineamientos de dirección preferencial SE son pocos, y se resalta el bloque donde se encuentra el Valle de Aburrá; se señala la posible influencia de este patrón en la formación y evolución de esta importante geoforma de la Cordillera Central.
Aunque se observan coincidencias espaciales entre varios lineamientos extraídos y estructuras tectónicas previamente cartografiadas, es importante señalar que no todos los lineamientos deben interpretarse como evidencias directas de deformación. Muchos de estos rasgos pueden estar controlados por la red de drenaje, escarpes litológicos o formas heredadas del modelado superficial, especialmente en áreas con fuerte expresión morfológica. Por ello, este estudio adopta una postura prudente, considerando los lineamientos como indicadores morfoestructurales cuya relación con estructuras de deformación debe verificarse caso por caso.
Lineamientos con celdas regulares
El análisis de lineamientos por celdas regulares busca eliminar la subjetividad en el análisis por bloques morfotectónicos definidos por los sistemas de fallas mapeados. Esta subjetividad se debe principalmente a que la delimitación de estos bloques se basa en el mapeo previo de fallas, que puede estar influenciado por la interpretación y experiencia del geólogo que realizó la cartografía. Además, los límites de los bloques pueden ser difusos o interpretados de manera diferente por distintos expertos, especialmente en zonas complejas. El empleo de celdas regulares ayuda a eliminar esta subjetividad al proporcionar una división uniforme y sistemática del área de estudio, independiente de interpretaciones geológicas previas. Los resultados correlacionan bastante bien con las densidades por bloques; señalan los bloques al oeste del SFCR con mayores intensidades sumado con los bloques al sur de la Cordillera Central dominados por los SFCR y SFP.
Sin embargo, se identifican celdas convalores elevados de densidad en la margen norte de la Cordillera Central que presentan un patrón NE, los cuales no se correlacionan claramente con los sistemas de falla mapeados en la zona. Esta discrepancia podría tener diversas causas. Por un lado, puede tratarse de estructuras menores o poco evidentes en superficie, que no han sido registradas previamente en la cartografía geológica. También es posible que correspondan a segmentos o fallas inactivas o relieves heredados que conservan una expresión morfoestructural significativa en el relieve. Ante estos hallazgos, se recomienda realizar una validación cruzada mediante interpretación de imágenes satelitales, análisis estructural detallado en campo y, de ser posible, estudios geofísicos (e. g., magnetometría o sísmica de refracción) para confirmar la naturaleza tectónica de estos lineamientos. En cualquier caso, estos patrones sugieren que la metodología puede revelar información estructural adicional de interés, especialmente en áreas donde la cartografía convencional podría haber sido limitada por condiciones de acceso, cobertura vegetal o resolución.
Dirección de fallas cartografiadas en 1:1.000.000 SGC
Basado en los resultados y la discusión presentada, se puede destacar la importancia de la elección del MDE y el procesamiento de sombras para resaltar selectivamente distintos patrones de lineamientos durante la extracción automática.
Tal como se muestra en la Tabla 1, las direcciones de iluminación de 45° y 225°, perpendiculares al eje SE-NO y NE-SO, permiten detectar una mayor cantidad de lineamientos en el área de estudio. Esto se correlaciona con la predominancia de fallas geológicas cartografiadas con orientaciones NNO-SSE y NNE-SSO (entre 0-22,5° y 337,5-0°) (Figura 11), que representan más de la mitad del total mapeado según el análisis direccional realizado. Estos resultados son consistentes con el modelo tectónico propuesto por Lozano (2014), quien identificó lineamientos estructurales predominantes en direcciones NNE-SSO y NO-SE que delimitan bloques tectónicos en Colombia.
Figura 11 Dirección de fallas cartografiadas a escala 1:1.000.000 SGC. Diagrama de rosetas con las direcciones de las fallas cartografiadas a escala 1:1.000.000 por el Servicio Geológico Colombiano.
El uso de un modelo de sombras con azimut de 45° facilita desapercibidos o tener menor expresión con este ángulo la identificación de lineamientos orientados N, NNE y NNW, que son los sistemas estructurales dominantes en la región, como se muestra en la comparación con fallas previamente cartografiadas (Figura 12). Sin embargo, lineamientos con otras orientaciones pueden pasar de iluminación.
Por ello, la utilización de múltiples modelos de sombras con variación progresiva del azimut, como los 8 empleados en intervalos de 45° en este estudio, permite resaltar selectivamente distintas familias de lineamientos según su orientación. Así se logra una detección más completa y representativa de la diversidad de patrones estructurales. Incluso el uso de incrementos menores en la rotación del azimut, como de 22,5° en lugar de 45°, podría mejorar la discriminación de las orientaciones preferenciales de lineamientos en el área de estudio. Esto facilitaría categorizar con mayor precisión las tendencias tectónicas generales de la región.
La elección adecuada del modelo de sombras resulta un parámetro de control clave en la extracción automática de lineamientos a partir de modelos digitales de elevación (MDE). Los resultados obtenidos reflejan en buena medida las orientaciones estructurales predominantes en el terreno. Por lo tanto, este análisis previo de las principales direcciones de fallas y lineamientos en el área de estudio orienta la selección de los ángulos de iluminación más apropiados según la geología regional. Además, el uso de múltiples modelos de sombras con variación progresiva del azimut mejora la detección integral de lineamientos con diversas disposiciones. De esta manera, se logra una representación más completa de la diversidad de patrones estructurales presentes en la zona de interés.
Comparación de los lineamientos extraídos automáticamente con las fallas cartografiadas SGC
Este estudio realizó la comparación entre los lineamientos morfoestructurales extraídos digitalmente a partir de un modelo de sombras (hillshade 45°) y las fallas geológicas previamente cartografiadas por el Servicio Geológico Colombiano, a escala 1:50.000 (Correa et al., 2020) en dos zonas contrastantes en relieve (A y B) (Figura 12). Se observa que en áreas de relieve alto (zona A), como en la Cordillera Central, la técnica de extracción automática logra detectar satisfactoriamente la mayoría de las discontinuidades estructurales regionales mapeadas previamente. Esto se debe a que estas grandes fallas y fracturas corticales modifican significativamente la topografía, y generan contrastes lineales que resaltan en los modelos digitales procesados.
Figura 12 Comparación de los lineamientos extraídos automáticamente con las fallas cartografiadas SGC. Comparación de lineamientos morfoestructurales extraídos digitalmente a partir de un modelo de sombras (hillshade 45°), en rojo, con las fallas geológicas previamente cartografiadas por el Servicio Geológico Colombiano a escala 1:50.000, en azul. A. Lineamientos en zona de relieve alto. B. Lineamientos en zona de relieve bajo.
Sin embargo, en zonas de menor relieve (zona B), superficial que permita identificarlas como lineamientos como cuencas sedimentarias o piedemontes, varias de morfoestructurales prominentes (Figura 12). Algunas las fallas geológicas conocidas no tienen una expresión de estas fallas han sido inferidas mediante otros indicios geológicos y no se manifiestan claramente en las geoformas. Además, dado que la configuración del algoritmo priorizó detectar la mayor cantidad de lineamientos sobre la continuidad espacial de estos, algunas estructuras regionales extensas pueden fragmentarse en segmentos más cortos que el programa no relaciona.
Es importante aclarar que los lineamientos morfoestructurales detectados representan discontinuidades geológicas potenciales, pero no todas corresponden necesariamente a fallas activas. Pueden indicar fracturas antiguas, pliegues, contactos litológicos u otros accidentes geológicos que interrumpen la estructura cortical. Las fallas geológicas implican desplazamientos a lo largo de un plano, pero no todas tienen una magnitud o continuidad suficiente en superficie que se traduzca en un contraste topo-morfológico que pueda ser identificado en los modelos digitales procesados.
A pesar de estas limitaciones, la extracción automática de lineamientos mediante técnicas digitales como la aplicada en este estudio representa una valiosa herramienta exploratoria. Permite analizar rápidamente grandes extensiones de terreno inaccesible y orientar investigaciones posteriores, complementadas con estudios geofísicos y salidas de campo. Incluso en zonas donde no detectan todas las fallas conocidas, los lineamientos extraídos pueden indicar estructuras no identificadas previamente. Por lo tanto, este enfoque puede optimizar significativamente los tiempos y reducir costos en proyectos de mapeo geológico-estructural.
Subjetividad en la toma de datos
El criterio del especialista es un elemento fundamental en la investigación y generación de conocimiento, especialmente en ramas como las geociencias, donde predominan procesos no lineales y complejos que requieren una evaluación holística. El levantamiento manual de información, particularmente en campo, ha sido y sigue siendo una fuente insustituible de datos valiosos, incluso cuando se detectan inconsistencias, ya que estas pueden revelar aspectos relevantes del sistema estudiado o reflejar particularidades locales significativas. No se trata, por tanto, de poner en duda el aporte de los expertos ni de desestimar el conocimiento empírico acumulado, sino de reconocer que, a gran escala, las tareas manuales pueden enfrentar limitaciones operativas -como la extensión, la monotonía o la variabilidad en los criterios de interpretación- que dificultan la replicabilidad, especialmente en proyectos colaborativos. En este contexto, el objetivo de la metodología explorada en este estudio no es reemplazar la labor del especialista, sino complementarla mediante herramientas automáticas que contribuyan a garantizar consistencia y trazabilidad en la extracción de lineamientos, sin perder de vista la riqueza que aporta el juicio experto.
Por lo tanto, es importante establecer procedimientos objetivos y metódicos que minimicen factores de error en los datos y permitan aumentar la replicabilidad. En este sentido, las nuevas herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de máquinas, sumado con el rápido incremento computacional durante las últimas dos décadas y la disponibilidad de sensores remotos, ha acelerado el uso de técnicas de extracción automática de patrones espaciales o temporales en grandes volúmenes de datos. En el presente trabajo se combinan datos espaciales como modelos digitales del terreno de libre acceso para gran parte del globo terráqueo y resoluciones espaciales de 12,5 m (ALOS-PALSAR), 30 m y 90 m (SRTM), con técnicas de análisis de vecindad espacial en modelos de datos tipo ráster para detectar de forma automática estructuras lineales en el terreno.
El procedimiento para la obtención de los datos exige una toma de decisiones desde los parámetros de entrada de las herramientas espaciales utilizadas hasta el postprocesamiento y depuración de los datos, lo cual significa que dichos procedimientos no están libres del criterio del especialista y, por lo tanto, de subjetividad. Sin embargo, esto debe considerarse positivo, ya que exige el conocimiento y experiencia del profesional, así como el conocimiento local. Al implementar procedimientos automáticos para la extracción de lineamientos, es fundamental seguir un enfoque metodológico riguroso. Se recomienda parametrizar cuidadosamente los algoritmos, considerando tanto las características del software como el contexto geológico del área de estudio. Es crucial establecer protocolos para identificar y evaluar datos anómalos o errores en los resultados. Al analizar los modelos obtenidos, se debe examinar críticamente cómo la parametrización inicial influye en los resultados finales. Se sugiere realizar análisis de sensibilidad de las variables clave para comprender el impacto de cambios en los parámetros sobre los resultados. Además, es importante identificar y, cuando sea posible, cuantificar las fuentes de incertidumbre inherentes al modelo y al proceso de extracción automática. Estas prácticas aseguran una aplicación robusta de los métodos automáticos, proporcionan resultados confiables que pueden ser interpretados con confianza por expertos en geociencias y optimizan la integración de técnicas computacionales avanzadas con el conocimiento geológico especializado. Las ventajas de estos procedimientos modernos radican en su capacidad para procesar ágilmente grandes volúmenes de datos de forma sistemática y objetiva, aprovechando la potencia computacional y la amplia disponibilidad de información actual. Además, estos métodos garantizan una alta replicabilidad en los resultados, lo que contribuye a una mayor consistencia en la interpretación de los patrones extraídos.
Finalmente, es fundamental destacar que la identificación de lineamientos a partir de MDE no permite inferir de forma automática la presencia de fábricas planares o zonas de fracturamiento en el macizo rocoso. La expresión superficial de estos rasgos puede deberse a una combinación de factores geomorfológicos, litológicos y estructurales. Por ello, la interpretación genética de los lineamientos debe sustentarse en estudios estructurales detallados en campo, que permitan caracterizar la orientación, continuidad y cinemática de las estructuras asociadas. Solo mediante esta integración entre análisis espacial y validación geológica directa es posible establecer con mayor certeza la naturaleza tectónica de los lineamientos identificados.
Conclusiones
Este estudio presenta el primer análisis detallado de los lineamientos estructurales en el norte de los Andes colombianos, utilizando técnicas de extracción semi-automática basadas en modelos digitales de elevación (MDE) y herramientas SIG. El procesamiento automatizado permitió un análisis rápido y objetivo de grandes volúmenes de datos, superando las limitaciones inherentes a la subjetividad del experto en la identificación manual de lineamientos.
Los resultados revelaron una red extensa y diversa de lineamientos distribuidos a lo largo del área de estudio, con densidades y direcciones preferenciales que varían de acuerdo con las condiciones geológicas locales. Se identificaron zonas con alta densidad de lineamientos asociadas a fallas regionales conocidas; se evidenció la capacidad de la técnica para detectar discontinuidades estructurales significativas. Particularmente, se observaron altas densidades a lo largo de la Cordillera Occidental, el cañón del río Cauca y en la margen suroriental del área de estudio, que se correlacionan con sistemas de fallas importantes como el SFCR, Uramita-Dabeiba, Istmina y el SFP.
El análisis por celdas regulares permitió identificar variaciones espaciales en las direcciones preferenciales que no serían evidentes a escalas menores. Al comparar con los bloques morfotectónicos determinados previamente, se observa que cada bloque contiene múltiples celdas, lo que proporciona una resolución más fina. Esto permitió detectar heterogeneidades locales en las orientaciones de lineamientos que quedan enmascaradas cuando se analizan los bloques morfotectónicos más grandes. Por ejemplo, se identificaron patrones de lineamientos NE en la margen norte de la Cordillera Central que no se correlacionan con los sistemas de fallas mapeados en la zona.
En términos de las direcciones preferenciales, se destacó la presencia de lineamientos NS, particularmente en la Cordillera Occidental y zonas asociadas al sistema de fallas Romeral. También se observaron bloques con lineamientos de dirección preferencial NE hacia el sur del área de estudio, especialmente al este del SFCR, probablemente controlados por el SFP. Es notable la presencia de un bloque con lineamientos de dirección preferencial NO en el Valle de Aburrá, lo cual sugiere una posible influencia de este patrón en la formación y evolución de esta importante geoforma de la Cordillera Central.
La comparación de los lineamientos extraídos automáticamente con las fallas cartografiadas por el SGC mostró una buena correlación en zonas de alto relieve, como en la Cordillera Central. Sin embargo, en áreas de menor relieve, como cuencas sedimentarias o piedemontes, varias de las fallas geológicas conocidas no tienen una expresión superficial que permita identificarlas como lineamientos morfoestructurales prominentes. Esto subraya la importancia de complementar este método con otros enfoques geológicos y geofísicos.
Este enfoque de extracción automática de lineamientos demuestra ser una herramienta valiosa para cartografiar discontinuidades estructurales de forma sistemática y objetiva. Permite analizar rápidamente grandes extensiones de terreno, optimizando tiempos y costos en proyectos de mapeo geológico-estructural. Los resultados contribuyen a la generación de información geológica valiosa para diversas aplicaciones, como exploración de recursos minerales, evaluación de riesgos geológicos, comprensión de la evolución tectónica regional y planificación del uso sostenible del territorio.
