El comportamiento mecánico de los materiales de bloque en matriz depende en gran medida de su contenido de bloques. Este parámetro se obtiene en la mayoría de los casos a través de análisis visuales del terreno mediante imágenes digitales, que proporcionan la proporción de área de bloques (ABP) del área analizada. Hoy en día, los modelos de visión por computadora tienen la capacidad de extraer conocimiento de la información almacenada en estas imágenes. En esta investigación, analizamos y comparamos algoritmos clásicos de detección de características con modelos de vanguardia para el cálculo automático del parámetro ABP en imágenes de afloramientos superficiales y subterráneos. Los resultados de este análisis dan lugar al desarrollo de un marco para el cálculo del ABP basado en el Modelo Segment Anything (SAM), que es capaz de realizar esta tarea a un nivel humano en comparación con los resultados de 32 expertos en el campo. En consecuencia, este modelo puede ayudar a reducir el sesgo humano en la estimación de las propiedades mecánicas de los materiales de bloque en matriz, así como a contener problemas técnicos subterráneos debido a la caracterización errónea de las cantidades y dimensiones de los bloques de roca. La metodología utilizada para obtener el ABP en diferentes afloramientos se combina con estimaciones de las propiedades de la matriz de roca y otras técnicas de caracterización para caracterizar mecánicamente los materiales de bloque en matriz. La combinación de todas estas técnicas se ha aplicado para analizar, comprender y tratar, por primera vez, de modelar las estrategias de minería de oro romanas en un sitio arqueológico en el noroeste de España. Este método de minería se explica a través de un modelo numérico de método de elementos finitos en 2D.