var PARAMS = {
  // ── ROI: elige 'point' | 'rectangle' | 'polygon' | 'asset' ──
  roiType     : 'point',

  // se usa solo si roiType = 'point' (ejemplo: reemplaza por tu zona)
  point       : [-65.75, -19.58],
  bufferM     : 5000,

  // se usa solo si roiType = 'rectangle'
  rectangle   : [-66.00, -19.80, -65.50, -19.40],

  // se usa solo si roiType = 'asset' (tu FeatureCollection en Assets)
  assetId     : 'users/tu_usuario/mi_area_interes',

  // ── ventana temporal y calidad de escena ──
  dateStart   : '2023-01-01',
  dateEnd     : '2023-12-31',
  maxCloud    : 20
};

// ── construcción del ROI a partir del PARAMS ──
var roi;
if (PARAMS.roiType === 'point') {
  roi = ee.Geometry.Point(PARAMS.point).buffer(PARAMS.bufferM).bounds();
} else if (PARAMS.roiType === 'rectangle') {
  roi = ee.Geometry.Rectangle(PARAMS.rectangle);
} else if (PARAMS.roiType === 'polygon') {
  roi = geometry; // dibujado con las herramientas del Code Editor
} else {
  roi = ee.FeatureCollection(PARAMS.assetId).geometry();
}

Map.centerObject(roi, 10);
Map.addLayer(roi, {color: 'yellow'}, 'ROI');
print('Área del ROI (km²):', roi.area().divide(1e6));

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
  .filterBounds(roi)
  .filterDate(PARAMS.dateStart, PARAMS.dateEnd)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', PARAMS.maxCloud))
  .median()
  .clip(roi);

var ndvi = s2.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI');
var rockMask = ndvi.lt(0.25); // excluye vegetación densa

var feOxideS2  = s2.select('B4').divide(s2.select('B2')).rename('Fe_oxido').updateMask(rockMask);
var ferrosoS2  = s2.select('B11').divide(s2.select('B8')).rename('Ferroso').updateMask(rockMask);
var arcillaS2  = s2.select('B11').divide(s2.select('B12')).rename('Arcilla_OH').updateMask(rockMask);

Map.addLayer(arcillaS2, {min:0.9,max:1.4,palette:['000000','ffff00','ff0000']}, 'Arcillas (Sentinel-2)');

var aster = ee.ImageCollection('ASTER/AST_L1T_003')
  .filterBounds(roi)
  .filterDate('2000-01-01', '2008-04-28') // límite real del SWIR
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDCOVER', PARAMS.maxCloud))
  .median()
  .clip(roi);

print('Escenas ASTER SWIR encontradas en el ROI:',
  ee.ImageCollection('ASTER/AST_L1T_003').filterBounds(roi).filterDate('2000-01-01','2008-04-28').size());
// ← si esto es 0, tu zona no tiene cobertura ASTER SWIR: ver el aviso del Módulo 6

var alunitaIndex   = aster.select('B07').divide(aster.select('B05')).rename('Alunita');
var caolinitaIndex = aster.select('B06').divide(aster.select('B05')).rename('Caolinita');
var sericitaIndex = aster.select('B05').divide(aster.select('B06')).rename('Sericita');
var oxidosVnirIndex = aster.select('B02').divide(aster.select('B01')).rename('Oxidos_VNIR');
var siliceTirIndex = aster.select('B13').divide(aster.select('B12'))
  .add(aster.select('B13').divide(aster.select('B14')))
  .rename('Silice_TIR'); // requerido por la fusión del Módulo 6 — antes faltaba esta línea

function aplicarFactoresEscala(img) {
  var optico = img.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var termico = img.select('ST_B10').multiply(0.00341802).add(149.0);
  return img.addBands(optico, null, true).addBands(termico, null, true);
}

var landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
  .merge(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC09/C02/T1_L2'))
  .filterBounds(roi)
  .filterDate(PARAMS.dateStart, PARAMS.dateEnd)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', PARAMS.maxCloud))
  .map(aplicarFactoresEscala)
  .median()
  .clip(roi);

var feOxideL8 = landsat.select('SR_B4').divide(landsat.select('SR_B2')).rename('Fe_oxido_L8');
var arcillaL8  = landsat.select('SR_B6').divide(landsat.select('SR_B7')).rename('Arcilla_L8');

var normalize01 = function(img) {
  var stats = img.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.percentile([5, 95]),
    geometry: roi, scale: 30, bestEffort: true
  });
  var minVal = ee.Number(stats.values().get(0));
  var maxVal = ee.Number(stats.values().get(1));
  var safeMax = ee.Algorithms.If(maxVal.subtract(minVal).gt(1e-10), maxVal, minVal.add(1));
  return img.subtract(minVal).divide(ee.Number(safeMax).subtract(minVal)).clamp(0, 1);
};

// safeNorm(): normaliza [0,1] y además rellena con 0 los píxeles sin datos
// (por ejemplo, si tu ROI no tiene cobertura ASTER SWIR) para que un solo
// sensor faltante no anule todo el mapa de prospectividad.
var safeNorm = function(img) {
  return normalize01(img).unmask(0);
};

var prospectividad = safeNorm(alunitaIndex.max(caolinitaIndex).max(sericitaIndex)).multiply(0.30)
  .add(safeNorm(arcillaS2).multiply(0.25))
  .add(safeNorm(feOxideS2).multiply(0.20))
  .add(safeNorm(siliceTirIndex).multiply(0.15))
  .add(safeNorm(feOxideL8).multiply(0.10))
  .rename('prospectividad');

Map.addLayer(prospectividad,
  {min: 0, max: 1, palette: ['1a1a2e', '3b0f70', '8c2981', 'de4968', 'fe9f6d', 'fcfdbf']},
  'Prospectividad integrada');

var UMBRAL_TARGET  = 0.35; // umbral mínimo para considerar "anomalía" — súbelo/bájalo según tu histograma
var AREA_MINIMA_HA = 0.5;  // descarta polígonos de 1 píxel (ruido)

var targetsRaw = prospectividad.gte(UMBRAL_TARGET).selfMask();

var targets = targetsRaw.reduceToVectors({
  reducer: ee.Reducer.countEvery(),
  geometry: roi,
  scale: 30,
  geometryType: 'polygon',
  eightConnected: true,
  labelProperty: 'id_target',
  bestEffort: true
});

targets = targets.map(function (f) {
  var areaHa = f.geometry().area().divide(10000);
  var stats = prospectividad.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(), geometry: f.geometry(), scale: 30, bestEffort: true
  });
  var media = ee.Number(stats.get('prospectividad'));
  var prioridad = ee.Algorithms.If(media.gte(0.65), 'P1 - Critica',
                    ee.Algorithms.If(media.gte(0.45), 'P2 - Alta', 'P3 - Moderada'));
  return f.set({area_ha: areaHa, prospectividad_media: media, prioridad: prioridad});
}).filter(ee.Filter.gt('area_ha', AREA_MINIMA_HA));

print('Targets detectados (tras filtrar por área mínima):', targets.size());
print('Tabla de targets:', targets);

var p1 = targets.filter(ee.Filter.eq('prioridad', 'P1 - Critica'));
var p2 = targets.filter(ee.Filter.eq('prioridad', 'P2 - Alta'));
var p3 = targets.filter(ee.Filter.eq('prioridad', 'P3 - Moderada'));

Map.addLayer(p3.style({color: '388bfd', fillColor: '00000000', width: 2}), {}, 'Targets · Prioridad 3');
Map.addLayer(p2.style({color: 'e3b341', fillColor: '00000000', width: 2}), {}, 'Targets · Prioridad 2');
Map.addLayer(p1.style({color: 'f85149', fillColor: '00000000', width: 3}), {}, 'Targets · Prioridad 1');

// Panel + histograma de estadísticas
var panel = ui.Panel({
  style: {position: 'bottom-left', padding: '10px', width: '280px', backgroundColor: 'rgba(20,20,20,0.85)'}
});
panel.add(ui.Label('👆 Haz clic en cualquier punto del mapa', {color: 'white', fontWeight: 'bold'}));
Map.add(panel);

var capasParaInspeccionar = ee.Image.cat([
  prospectividad,
  alunitaIndex, caolinitaIndex, sericitaIndex,
  arcillaS2, feOxideS2,
  siliceTirIndex, feOxideL8
]);

Map.onClick(function (coords) {
  var punto = ee.Geometry.Point([coords.lon, coords.lat]);
  var valores = capasParaInspeccionar.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.first(), geometry: punto, scale: 30
  });

  valores.evaluate(function (resultado) {
    panel.clear();
    panel.add(ui.Label('📍 ' + coords.lon.toFixed(4) + ', ' + coords.lat.toFixed(4),
      {color: 'white', fontWeight: 'bold'}));
    for (var nombre in resultado) {
      var valor = resultado[nombre];
      var texto = (valor === null) ? 'sin datos' : valor.toFixed(3);
      panel.add(ui.Label(nombre + ':  ' + texto, {color: '#dddddd', fontSize: '12px'}));
    }
  });
});

print(ui.Chart.image.histogram({image: prospectividad, region: roi, scale: 30, maxBuckets: 40})
  .setOptions({
    title: 'Distribución de prospectividad en el ROI',
    hAxis: {title: 'Prospectividad (0-1)'},
    vAxis: {title: 'N° de píxeles'}
  }));

// 1. Targets como GeoJSON (para QGIS/ArcGIS)
Export.table.toDrive({
  collection: targets,
  description: 'Targets_GeoJSON',
  folder: 'exploracion_mineral',
  fileNamePrefix: 'targets',
  fileFormat: 'GeoJSON'
});

// 2. Estadísticas de los targets como CSV
Export.table.toDrive({
  collection: targets,
  description: 'Targets_CSV',
  folder: 'exploracion_mineral',
  fileNamePrefix: 'targets_estadisticas',
  fileFormat: 'CSV'
});

// 3. Stack multisensor completo (todos los índices + prospectividad)
Export.image.toDrive({
  image: ee.Image.cat([
    prospectividad,
    alunitaIndex, caolinitaIndex, sericitaIndex, oxidosVnirIndex,
    siliceTirIndex, arcillaS2, feOxideS2, ferrosoS2, feOxideL8, arcillaL8
  ]),
  description: 'Stack_Multisensor',
  folder: 'exploracion_mineral',
  fileNamePrefix: 'stack_multisensor',
  region: roi,
  scale: 30,
  crs: 'EPSG:4326',
  maxPixels: 1e9
});

// 4. RGB mineralógico en 8 bits, listo para abrir en cualquier SIG
var rgbMineral = ee.Image.cat([
  alunitaIndex.max(caolinitaIndex).max(sericitaIndex),
  arcillaS2,
  feOxideS2
]).unitScale(0.8, 1.6).multiply(255).byte();

Export.image.toDrive({
  image: rgbMineral,
  description: 'RGB_Mineralogico',
  folder: 'exploracion_mineral',
  fileNamePrefix: 'rgb_mineralogico',
  region: roi,
  scale: 10,
  crs: 'EPSG:4326',
  maxPixels: 1e9
});

print('4 tareas de exportación creadas: abre la pestaña "Tasks" (arriba a la derecha) y pulsa RUN en cada una.');

/*
================================================================================
SISTEMA DE EXPLORACIÓN MINERAL AUTÓNOMO - v2.1 Autor Spatialmind S.R.L.
Detección de Alteración Hidrotermal Asociada a Mineralización Aurífera
Sin Muestras de Campo - Basado 100% en Teledetección + ML No Supervisado

REFERENCIAS:
  - Sabins (1999) — Remote Sensing: Principles and Interpretation
  - Rowan et al. (2003) — Mapping hydrothermally altered rocks at Cuprite (Economic Geology)
  - Rowan & Mars (2003) — Lithologic mapping in the Mountain Pass area
  - Ninomiya (2003) — Silica index and carbonate index from ASTER TIR
  - Corbett & Leach (1998) — Southwest Pacific Rim gold-copper systems
================================================================================
*/

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 0. CONFIGURACIÓN INICIAL
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var aoiLocal = ee.FeatureCollection('projects/eddycc66/assets/POLIGONO_TIGRES_DE_ORO').geometry();
var brechas  = ee.FeatureCollection('projects/eddycc66/assets/Brechas_dorado');

Map.centerObject(aoiLocal, 13);
Map.addLayer(aoiLocal, {color: 'white'}, '🔲 Límite del AOI', true);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 1. PROCESAMIENTO TOPOGRÁFICO
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var dem       = ee.Image('projects/eddycc66/assets/dem_tigres_de_oro').clip(aoiLocal);
var slope     = ee.Terrain.slope(dem);
var aspect    = ee.Terrain.aspect(dem);
var hillshade = ee.Terrain.hillshade(dem);

// Zonas estructuralmente favorables: pendientes moderadas (15°–40°)
var estructuralFav = slope.gt(15).and(slope.lt(40)).rename('Estructural');

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 2. PROCESAMIENTO ASTER MULTI-ESPECTRAL — CON DIAGNÓSTICO Y REINTENTOS
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var FECHA_INICIO = '2000-01-01';
var FECHA_FIN    = '2008-04-28'; // límite real del SWIR (falló en abril 2008)
var MAX_NUBES    = 30;           // 10% era muy estricto; súbelo más si sigue en 0

var asterColl = ee.ImageCollection('ASTER/AST_L1T_003')
  .filterBounds(aoiLocal)
  .filterDate(FECHA_INICIO, FECHA_FIN)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDCOVER', MAX_NUBES));

var nEscenas = asterColl.size().getInfo();
print('① Escenas ASTER SWIR válidas (fecha ' + FECHA_INICIO + ' a ' + FECHA_FIN +
      ', nubes <' + MAX_NUBES + '%):', nEscenas);

if (nEscenas === 0) {
  print('⚠ 0 escenas con ese filtro de nubes. Reintentando sin filtro de nubes...');
  asterColl = ee.ImageCollection('ASTER/AST_L1T_003')
    .filterBounds(aoiLocal)
    .filterDate(FECHA_INICIO, FECHA_FIN);
  nEscenas = asterColl.size().getInfo();
  print('② Escenas ASTER SWIR sin filtro de nubes:', nEscenas);
}

if (nEscenas === 0) {
  print('⚠ Sigue en 0 dentro de la ventana SWIR (2000–2008). Ampliando a TODO ' +
        'el archivo ASTER (VNIR/TIR seguirán funcionando; el SWIR puede no ser confiable)...');
  asterColl = ee.ImageCollection('ASTER/AST_L1T_003').filterBounds(aoiLocal);
  nEscenas = asterColl.size().getInfo();
  print('③ Escenas ASTER de cualquier fecha sobre el AOI:', nEscenas);
}

if (nEscenas === 0) {
  print('🛑 CAUSA CONFIRMADA: no existe ninguna escena ASTER (de ningún tipo) sobre ' +
        'tu polígono POLIGONO_TIGRES_DE_ORO en el catálogo de Google Earth Engine. ' +
        'Por eso no aparece ninguna imagen ni índice derivado de ASTER — no es un ' +
        'error de código, es que no hay dato fuente. Revisa que las coordenadas de ' +
        'ese asset sean correctas, o usa Sentinel-2/Landsat en su lugar para esta zona.');
} else {
  print('✅ Hay cobertura ASTER utilizable — si aun así no ves la capa "📷 ASTER RGB" ' +
        'en el mapa, revisa que su casilla esté marcada en el panel Layers (arriba a la derecha del mapa).');
}

var asterMedian = asterColl.median().clip(aoiLocal);

// Bandas VNIR (15 m) + SWIR (30 m)
// B01=0.52–0.60μm  B02=0.63–0.69μm  B3N=0.78–0.86μm
// B04=1.60–1.70μm  B05=2.145–2.185μm B06=2.185–2.225μm
// B07=2.235–2.285μm B08=2.295–2.365μm B09=2.360–2.430μm
var asterBands = ['B01','B02','B3N','B04','B05','B06','B07','B08','B09'];
var asterNames = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B8', 'B9'];
var vnirSwir   = asterMedian.select(asterBands, asterNames);

// Bandas TIR (90 m)
// B10=8.125–8.475μm  B11=8.475–8.825μm  B12=8.925–9.275μm
// B13=10.25–10.95μm  B14=10.95–11.65μm
var tirBands = asterMedian.select(['B10','B11','B12','B13','B14']);

// ── Capa cruda visible: esto es lo que faltaba en la v2.0 ────────────────
// Falso color estándar ASTER: R=NIR(B3) G=Rojo(B2) B=Verde(B1)
var asterRGB = vnirSwir.select(['B3', 'B2', 'B1']);
Map.addLayer(asterRGB, {min: 20, max: 130}, '📷 ASTER RGB (falso color, verifica cobertura)', true);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 3. ÍNDICES MINERALÓGICOS
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// ─── 3.1 SÍLICE (TIR) ─────────────────────────────────────────────────────
// Ninomiya (2003): Silica Index compuesto — más robusto que ratio simple
var siliceIndex = tirBands.select('B13').divide(tirBands.select('B12').add(0.001))
  .add(tirBands.select('B13').divide(tirBands.select('B14').add(0.001)))
  .rename('Silice_Index');

// ─── 3.2 ALUNITA (SWIR) ───────────────────────────────────────────────────
// Rowan et al. (2003, Cuprite): absorción ~2.17μm (B5), reflectancia ~2.26μm (B7)
var alunitaIndex = vnirSwir.select('B7')
  .divide(vnirSwir.select('B5').add(0.001))
  .rename('Alunita_Index');

// ─── 3.3 CAOLINITA (SWIR) ─────────────────────────────────────────────────
var caolintaIndex = vnirSwir.select('B6')
  .divide(vnirSwir.select('B5').add(0.001))
  .rename('Caolinita_Index');

// ─── 3.4 SERICITA / MUSCOVITA (SWIR) ─────────────────────────────────────
// Ninomiya (2002): absorción principal sericita en ~2.20μm (B5)
var sericitaIndex = vnirSwir.select('B5')
  .divide(vnirSwir.select('B6').add(0.001))
  .rename('Sericita_Index');

// ─── 3.5 ÓXIDOS DE HIERRO (VNIR) ──────────────────────────────────────────
var oxidosIndex = vnirSwir.select('B2')
  .divide(vnirSwir.select('B1').add(0.001))
  .rename('Oxidos_Index');

// ─── 3.6 GRUPOS OH — ARCILLAS + CARBONATOS (SWIR) ─────────────────────────
// Rowan & Mars (2003): (B6+B9)/(B8×2)
var ohIndex = vnirSwir.select('B6')
  .add(vnirSwir.select('B9'))
  .divide(vnirSwir.select('B8').multiply(2).add(0.001))
  .rename('OH_Index');

// ─── 3.7 PROPILÍTICA / CLORITA (SWIR) ────────────────────────────────────
var propiliticaIndex = vnirSwir.select('B4')
  .divide(vnirSwir.select('B5').add(0.001))
  .rename('Propilitica_Index');

// ─── 3.8 CARBONATOS (TIR) ─────────────────────────────────────────────────
var carbonatoIndex = tirBands.select('B13').add(tirBands.select('B11'))
  .divide(tirBands.select('B12').multiply(2).add(0.001))
  .rename('Carbonato_Index');

// ─── 3.9 NDVI (para máscara de vegetación) ────────────────────────────────
var ndvi = vnirSwir.normalizedDifference(['B3','B2']).rename('NDVI');

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 4. FUNCIÓN DE NORMALIZACIÓN ROBUSTA (percentiles 5–95)
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var normalize01 = function(img) {
  var bandName = img.bandNames().get(0);
  var stats = img.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.percentile([5, 95]),
    geometry: aoiLocal,
    scale: 90,
    bestEffort: true,
    maxPixels: 1e9
  });
  var vals   = stats.values();
  var minVal = ee.Number(vals.get(0));
  var maxVal = ee.Number(vals.get(1));
  var diff   = maxVal.subtract(minVal);
  var safeMax = ee.Algorithms.If(diff.gt(1e-10), maxVal, minVal.add(1));
  return img
    .subtract(minVal)
    .divide(ee.Number(safeMax).subtract(minVal))
    .clamp(0, 1)
    .rename([bandName]);
};

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 5. MODELO DE FAVORABILIDAD PARA SISTEMA EPITERMAL AU
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
//   Alunita      30% — alteración argílica avanzada, proxy más diagnóstico de Au
//   Sílice       25% — silicificación hidrotermal
//   Caolinita    15% — asociada a AAS y Au supérgeno
//   Óxidos Fe    15% — gossans / halos de oxidación
//   Sericita      8% — alteración fílica
//   OH general    7% — halo externo de alteración

var favorabilidadAu = normalize01(alunitaIndex).multiply(0.30)
  .add(normalize01(siliceIndex).multiply(0.25))
  .add(normalize01(caolintaIndex).multiply(0.15))
  .add(normalize01(oxidosIndex).multiply(0.15))
  .add(normalize01(sericitaIndex).multiply(0.08))
  .add(normalize01(ohIndex).multiply(0.07))
  .rename('Favorabilidad_Au');

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 6. STACK DE VARIABLES PARA CLUSTERING ML — NORMALIZACIÓN CORREGIDA
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var mlInput = ee.Image.cat([
  vnirSwir.select(['B1','B2','B3','B4','B5','B6','B7','B8','B9']),
  siliceIndex,
  alunitaIndex,
  caolintaIndex,
  sericitaIndex,
  oxidosIndex,
  ohIndex,
  propiliticaIndex,
  slope,
  estructuralFav
]).unmask(0);

// CORREGIDO: antes un único unitScale(0,10000) aplastaba casi todas las
// bandas a ~0 (DN 1-255, índices ~0.8-2.5 y pendiente 0-90° no comparten
// escala). Ahora cada banda se normaliza individualmente con percentiles.
var mlBandNames    = mlInput.bandNames();
var mlNormalizadas = mlBandNames.map(function (name) {
  return normalize01(mlInput.select([name]));
});
var mlInputNorm = ee.ImageCollection.fromImages(mlNormalizadas).toBands().rename(mlBandNames);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 7. CLUSTERING NO SUPERVISADO — K-MEANS
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var samplesForClustering = mlInputNorm.sample({
  region: aoiLocal,
  scale: 60,
  numPixels: 3000,
  seed: 42,
  geometries: false
});

var clusterer = ee.Clusterer.wekaKMeans({
  nClusters: 8,
  init: 0,
  canopies: false,
  maxIterations: 100,
  distanceFunction: 'Euclidean'
}).train(samplesForClustering);

var clusters = mlInputNorm.cluster(clusterer).rename('Cluster');

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 8. ZONA DE MÁXIMA PRIORIDAD MINERAL
//    INSTRUCCIONES: inspecciona visualmente los clusters, anota cuáles
//    coinciden con zonas de alta favorabilidad y actualiza prospectiveClusters
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var prospectiveClusters = ee.List([2, 5, 6]); // ← AJUSTAR TRAS INSPECCIÓN VISUAL

var targetClusters = prospectiveClusters.iterate(function (clusterID, image) {
  var mask = clusters.eq(ee.Number(clusterID));
  return ee.Image(image).or(mask);
}, ee.Image(0));
targetClusters = ee.Image(targetClusters).selfMask().rename('Target_Clusters');

// Máscaras de calidad
var mascaraVegetacion = ndvi.lt(0.3);          // excluir vegetación densa
var mascaraPendiente  = slope.gt(8);           // excluir planicies

// Zona final: umbral de favorabilidad + cluster ML + máscaras
var zonaProspectiva = favorabilidadAu.gt(0.55)
  .and(targetClusters.eq(1))
  .and(mascaraVegetacion)
  .and(mascaraPendiente)
  .selfMask()
  .rename('Zona_Maxima_Prioridad');

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 9. VISUALIZACIÓN
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
Map.addLayer(hillshade, {min: 120, max: 250}, 'Relieve (Hillshade)', true, 0.35);

Map.addLayer(favorabilidadAu,
  {min: 0, max: 1, palette: ['#0000FF', '#00FFFF', '#00FF00', '#FFFF00', '#FF8C00', '#FF0000']},
  '1️⃣ Favorabilidad Au (Índices corregidos)', true);

Map.addLayer(clusters.randomVisualizer(), {}, '2️⃣ Clusters K-Means (8 clases)', true);

Map.addLayer(zonaProspectiva, {palette: ['#FF00FF']}, '🎯 ZONA MÁXIMA PRIORIDAD Au', true);

// Índices individuales (apagados por defecto — activa la casilla para diagnóstico)
Map.addLayer(siliceIndex,
  {min: 1.0, max: 2.4, palette: ['navy', 'white', 'red']},
  'Índice Sílice TIR (Ninomiya 2003)', false);

Map.addLayer(alunitaIndex,
  {min: 0.9, max: 1.3, palette: ['blue', 'yellow', 'orange']},
  'Índice Alunita SWIR', false);

Map.addLayer(sericitaIndex,
  {min: 0.9, max: 1.2, palette: ['purple', 'white', 'green']},
  'Índice Sericita SWIR', false);

Map.addLayer(oxidosIndex,
  {min: 0.8, max: 1.4, palette: ['white', 'brown', 'darkred']},
  'Índice Óxidos Fe (Gossans)', false);

Map.addLayer(caolintaIndex,
  {min: 0.9, max: 1.2, palette: ['lightblue', 'cyan', 'blue']},
  'Índice Caolinita SWIR', false);

Map.addLayer(propiliticaIndex,
  {min: 0.8, max: 1.3, palette: ['darkgreen', 'lime', 'yellow']},
  'Índice Propilítica/Clorita (B4/B5)', false);

Map.addLayer(ohIndex,
  {min: 0.9, max: 1.15, palette: ['gray', 'pink', 'magenta']},
  'Índice OH — Arcillas+Carbonatos', false);

// RGB falso color mineralógico: R=Alunita, G=Sericita, B=Óxidos
var rgbMineralogico = ee.Image.cat([
  alunitaIndex.unitScale(0.9, 1.3),
  sericitaIndex.unitScale(0.9, 1.2),
  oxidosIndex.unitScale(0.8, 1.4)
]);
Map.addLayer(rgbMineralogico, {min: 0, max: 1}, 'RGB Mineralógico (Alunita/Sericita/Óxidos)', false);

Map.addLayer(brechas, {color: '00FF00'}, '✅ Brechas Conocidas (Validación)', true, 0.7);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 10. UI — INSPECTOR DE CLUSTER EN TIEMPO REAL
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var clusterPanel = ui.Panel({
  style: {position: 'top-right', padding: '10px', width: '220px',
          border: '1px solid #ccc', backgroundColor: 'white'}
});
clusterPanel.add(ui.Label('🔍 INSPECTOR DE CLUSTER', {fontWeight: 'bold', color: 'navy'}));
clusterPanel.add(ui.Label('Haz clic en el mapa', {fontSize: '12px', color: 'gray'}));
var clusterLabel    = ui.Label('Cluster: —');
var favLabel        = ui.Label('Favorabilidad: —');
var interpretaLabel = ui.Label('Tipo: —', {fontSize: '12px', color: 'gray'});
clusterPanel.add(clusterLabel);
clusterPanel.add(favLabel);
clusterPanel.add(interpretaLabel);
Map.add(clusterPanel);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 11. UI — PANEL ESPECTRAL INTERACTIVO
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var inspector = ui.Panel({
  style: {width: '440px', position: 'bottom-left', padding: '10px',
          border: '2px solid navy', backgroundColor: 'white'}
});
ui.root.insert(0, inspector);

inspector.add(ui.Label('📊 ANÁLISIS ESPECTRAL Y MINERALÓGICO',
  {fontWeight: 'bold', fontSize: '15px', color: 'navy'}));
inspector.add(ui.Label('Haz clic en el mapa para analizar un píxel',
  {fontSize: '12px', color: 'gray', margin: '0 0 8px 0'}));

// CORREGIDO: capa dedicada para el marcador de clic, en vez de
// Map.layers().set(12, ...) que sobrescribía "Brechas Conocidas".
var markerLayer = ui.Map.Layer(ee.Geometry.MultiPoint([]), {color: 'yellow'}, '📍 Punto analizado', false);
Map.layers().add(markerLayer);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 12. EVENTO OnClick — INSPECCIÓN DE PÍXEL
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
Map.onClick(function (coords) {
  var point = ee.Geometry.Point([coords.lon, coords.lat]);

  // Actualizar inspector de cluster (panel derecho)
  var clusterVal = clusters.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.first(), geometry: point, scale: 30
  });
  clusterVal.evaluate(function (r) {
    if (r && r.Cluster !== null && r.Cluster !== undefined) {
      clusterLabel.setValue('Cluster: ' + Math.round(r.Cluster));
    }
  });

  inspector.clear();
  inspector.add(ui.Label('⏳ Procesando...', {color: 'blue', fontWeight: 'bold'}));

  markerLayer.setEeObject(point);
  markerLayer.setShown(true);

  // Firma espectral VNIR-SWIR
  var chart = ui.Chart.image.regions({
    image: vnirSwir,
    regions: point,
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    scale: 30,
    xLabels: [0.56, 0.66, 0.81, 1.65, 2.165, 2.205, 2.26, 2.33, 2.395]
  }).setOptions({
    title: 'Firma Espectral VNIR-SWIR (ASTER)',
    hAxis: {title: 'Longitud de Onda (μm)', titleTextStyle: {italic: false}},
    vAxis: {title: 'Reflectancia (DN)', titleTextStyle: {italic: false}},
    lineWidth: 3, pointSize: 6,
    series: {0: {color: 'darkred'}},
    legend: 'none',
    backgroundColor: '#f5f5f5'
  });

  // Valores de todos los índices
  var valores = ee.Image.cat([
    favorabilidadAu,
    siliceIndex,
    alunitaIndex,
    caolintaIndex,
    sericitaIndex,
    oxidosIndex,
    ohIndex,
    propiliticaIndex,
    clusters,
    ndvi
  ]).reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.first(), geometry: point, scale: 30
  });

  valores.evaluate(function (v) {
    inspector.clear();
    inspector.add(ui.Label('📊 ANÁLISIS ESPECTRAL Y MINERALÓGICO',
      {fontWeight: 'bold', fontSize: '15px', color: 'navy', margin: '0 0 8px 0'}));
    inspector.add(chart);
    inspector.add(ui.Label('─────────────────────────────────', {color: '#ccc'}));
    inspector.add(ui.Label('📈 ÍNDICES MINERALÓGICOS:',
      {fontWeight: 'bold', margin: '8px 0 4px 0'}));

    var fav = (v && v.Favorabilidad_Au !== null) ? v.Favorabilidad_Au : 0;
    var favColor = fav > 0.6 ? '#1a7a1a' : (fav > 0.4 ? '#cc7700' : '#cc0000');
    inspector.add(ui.Label('• Favorabilidad Au: ' + fav.toFixed(3),
      {fontWeight: 'bold', color: favColor}));

    var safe = function (val) { return (v && v[val] !== null && v[val] !== undefined) ? v[val].toFixed(3) : 'N/D'; };
    inspector.add(ui.Label('• Sílice TIR (Ninomiya): ' + safe('Silice_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• Alunita SWIR:          ' + safe('Alunita_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• Caolinita SWIR:        ' + safe('Caolinita_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• Sericita B5/B6:        ' + safe('Sericita_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• Óxidos Fe:             ' + safe('Oxidos_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• OH (Rowan & Mars):     ' + safe('OH_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• Propilítica B4/B5:     ' + safe('Propilitica_Index')));
    inspector.add(ui.Label('• NDVI:                  ' + safe('NDVI')));
    inspector.add(ui.Label('• Cluster ML:            ' +
      (v && v.Cluster !== null ? Math.round(v.Cluster) : 'N/D')));

    inspector.add(ui.Label('─────────────────────────────────', {color: '#ccc'}));
    inspector.add(ui.Label('🔬 INTERPRETACIÓN GEOLÓGICA:',
      {fontWeight: 'bold', margin: '8px 0 4px 0'}));

    var hayHallazgo = false;

    if (v && v.Alunita_Index > 1.05) {
      inspector.add(ui.Label('✓ Alteración argílica avanzada (AAS) — alta sulfuración Au',
        {color: '#1a7a1a', fontWeight: 'bold'}));
      hayHallazgo = true;
    }
    if (v && v.Silice_Index > 2.0) {
      inspector.add(ui.Label('✓ Silicificación intensa — posible brecha/stockwork/veta',
        {color: '#1a7a1a'}));
      hayHallazgo = true;
    }
    if (v && v.Oxidos_Index > 1.15) {
      inspector.add(ui.Label('✓ Gossan / halo de óxidos Fe — mineralización sulfurada oxidada',
        {color: '#cc7700'}));
      hayHallazgo = true;
    }
    if (v && v.Sericita_Index > 1.05) {
      inspector.add(ui.Label('✓ Alteración fílica (sericita) — epitermal baja sulfuración',
        {color: '#cc7700'}));
      hayHallazgo = true;
    }
    if (v && v.Caolinita_Index > 1.05 && v.Alunita_Index > 1.0) {
      inspector.add(ui.Label('✓ Caolinita + Alunita — zona de alteración supérgena sobre Au',
        {color: '#1a7a1a'}));
      hayHallazgo = true;
    }
    if (v && v.Propilitica_Index < 0.95) {
      inspector.add(ui.Label('• Posible propilítica/clorita — halo externo distal',
        {color: 'gray'}));
    }
    if (v && v.NDVI > 0.3) {
      inspector.add(ui.Label('⚠ NDVI alto — vegetación puede enmascarar señal espectral',
        {color: '#cc0000'}));
    }
    if (!hayHallazgo && fav < 0.4) {
      inspector.add(ui.Label('✗ Baja probabilidad de alteración hidrotermal',
        {color: '#cc0000'}));
    }

    favLabel.setValue('Favorabilidad: ' + fav.toFixed(3));
    var tipoSistema = '—';
    if (v && v.Alunita_Index > 1.05) tipoSistema = 'Alta sulfuración (Au)';
    else if (v && v.Sericita_Index > 1.05) tipoSistema = 'Baja sulfuración (Au-Ag)';
    else if (v && v.Oxidos_Index > 1.15) tipoSistema = 'Gossan / oxidado';
    interpretaLabel.setValue('Tipo: ' + tipoSistema);
  });
});

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 13. LEYENDA
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var legend = ui.Panel({
  style: {position: 'bottom-right', padding: '8px 14px', backgroundColor: 'white',
          border: '1px solid #ccc'}
});
legend.add(ui.Label('EXPLORACIÓN Au — LEYENDA',
  {fontWeight: 'bold', fontSize: '13px', color: 'navy', margin: '0 0 6px 0'}));

var addRow = function (color, label) {
  var row = ui.Panel({layout: ui.Panel.Layout.Flow('horizontal'), style: {margin: '2px 0'}});
  row.add(ui.Label('█', {color: color, fontSize: '18px', margin: '0 6px 0 0'}));
  row.add(ui.Label(label, {fontSize: '12px'}));
  legend.add(row);
};

addRow('#FF00FF', 'Zona Máxima Prioridad Au');
addRow('#FF0000', 'Alta Favorabilidad (>0.75)');
addRow('#FF8C00', 'Moderada Favorabilidad (0.55–0.75)');
addRow('#FFFF00', 'Baja-Moderada (0.35–0.55)');
addRow('#00FF00', 'Brechas conocidas (validación)');
legend.add(ui.Label('────────────────', {color: '#ccc', margin: '4px 0'}));
legend.add(ui.Label('RGB Mineralógico:', {fontWeight: 'bold', fontSize: '12px'}));
legend.add(ui.Label('R=Alunita  G=Sericita  B=Óxidos', {fontSize: '11px', color: 'gray'}));
Map.add(legend);

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 14. EXPORTACIONES
//     NOTA: TIR se exporta a 90 m (resolución nativa), SWIR/VNIR a 30 m
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// ── Producto 1: Stack completo VNIR+SWIR (30 m) ──────────────────────────
Export.image.toDrive({
  image: ee.Image.cat([
    zonaProspectiva.unmask(0).toFloat().rename('Zona_Prioridad_Au'),
    favorabilidadAu.toFloat().rename('Favorabilidad_Au'),
    clusters.toFloat().rename('Clusters_KMeans'),
    alunitaIndex.toFloat().rename('Alunita_B7B5'),
    caolintaIndex.toFloat().rename('Caolinita_B6B5'),
    sericitaIndex.toFloat().rename('Sericita_B5B6'),
    oxidosIndex.toFloat().rename('Oxidos_Fe_B2B1'),
    ohIndex.toFloat().rename('OH_B6B9_B8'),
    propiliticaIndex.toFloat().rename('Propilitica_B4B5')
  ]),
  description: 'Stack_Completo_VNIR_SWIR_30m',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  region: aoiLocal,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9,
  crs: 'EPSG:4326'
});

// ── Producto 2: Índices TIR (90 m — resolución nativa) ────────────────────
Export.image.toDrive({
  image: ee.Image.cat([
    siliceIndex.toFloat().rename('Silice_Ninomiya2003'),
    carbonatoIndex.toFloat().rename('Carbonatos_TIR')
  ]),
  description: 'Indices_TIR_90m_Nativos',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  region: aoiLocal,
  scale: 90,
  maxPixels: 1e9,
  crs: 'EPSG:4326'
});

// ── Producto 3: Mapa de favorabilidad Au (30 m) ───────────────────────────
Export.image.toDrive({
  image: favorabilidadAu.toFloat(),
  description: 'Favorabilidad_Au_Epitermal',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  region: aoiLocal,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9,
  crs: 'EPSG:4326'
});

// ── Producto 4: Clusters K-Means (30 m) ──────────────────────────────────
Export.image.toDrive({
  image: clusters.toFloat(),
  description: 'Clusters_KMeans_8clases',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  region: aoiLocal,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9,
  crs: 'EPSG:4326'
});

// ── Producto 5: RGB mineralógico para visualización (30 m) ────────────────
var rgbExport = ee.Image.cat([
  alunitaIndex.unitScale(0.9, 1.3).multiply(255),
  sericitaIndex.unitScale(0.9, 1.2).multiply(255),
  oxidosIndex.unitScale(0.8, 1.4).multiply(255)
]).toByte();

Export.image.toDrive({
  image: rgbExport,
  description: 'RGB_Mineralogico_Alunita_Sericita_Oxidos',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  region: aoiLocal,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9,
  crs: 'EPSG:4326'
});

// ── Producto 6: Zona prospectiva vectorizada (shapefile) ──────────────────
var vectores = zonaProspectiva.reduceToVectors({
  geometry: aoiLocal,
  scale: 30,
  geometryType: 'polygon',
  eightConnected: false,
  maxPixels: 1e9,
  bestEffort: true
});

Export.table.toDrive({
  collection: vectores,
  description: 'Zonas_Prospectivas_Au_Vector',
  folder: 'GEE_Exploracion_Mineral_Au',
  fileFormat: 'SHP'
});

// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 15. ESTADÍSTICAS Y RESUMEN CONSOLA
// ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var pixelCount = zonaProspectiva.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.count(),
  geometry: aoiLocal,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
});

print('══════════════════════════════════════════════════════');
print('🥇 EXPLORACIÓN MINERAL Au — SISTEMA CORREGIDO v2.1');
print('══════════════════════════════════════════════════════');
print('📦 EXPORTACIONES (6 productos, en la pestaña Tasks):');
print('  1. Stack_Completo_VNIR_SWIR_30m.tif   (9 bandas)');
print('  2. Indices_TIR_90m_Nativos.tif         (2 bandas, 90 m)');
print('  3. Favorabilidad_Au_Epitermal.tif      (continua 0-1)');
print('  4. Clusters_KMeans_8clases.tif         (0-7)');
print('  5. RGB_Mineralogico_*.tif              (visualización)');
print('  6. Zonas_Prospectivas_Au_Vector.shp    (polígonos)');
print('══════════════════════════════════════════════════════');
print('📊 Píxeles en zona de máxima prioridad Au:');
print(pixelCount);
print('🎯 Clusters prospectivos (ajustar tras inspección):');
print(prospectiveClusters);
print('══════════════════════════════════════════════════════');
print('💡 WORKFLOW RECOMENDADO:');
print('  PASO 1 → Revisa el mensaje "①②③" de arriba: confirma que SÍ hay ASTER');
print('  PASO 2 → Activar capa "Clusters K-Means" y hacer clic');
print('           en zonas de alta favorabilidad (rojo/naranja)');
print('  PASO 3 → Anotar IDs de clusters → actualizar prospectiveClusters');
print('  PASO 4 → Ajustar umbral .gt(0.55) si necesitas más/menos área');
print('  PASO 5 → Ejecutar exportaciones desde pestaña Tasks');
print('  PASO 6 → QGIS/ArcGIS → superponer con geología regional');
print('  PASO 7 → Validar con capas de brechas conocidas');
print('══════════════════════════════════════════════════════');
print('⚠ NOTA: ASTER detecta halos de ALTERACIÓN (proxies de Au).');
print('  La confirmación de oro requiere muestreo geoquímico de campo.');
print('══════════════════════════════════════════════════════');