La caracterización geotécnica del subsuelo es un requisito clave para la mayoría de las investigaciones de suelo, incluidas aquellas para la recuperación de vertederos y depósitos de residuos asociados con operaciones mineras. La nueva tecnología de sensores, combinada con algoritmos de análisis inteligentes, permite una adquisición más rápida y menos costosa de la información necesaria sin pérdida de calidad de datos. El uso de tecnologías avanzadas para apoyar y respaldar técnicas comunes de investigación de sitios, como las pruebas de penetración con cono (CPT), puede mejorar el proceso de caracterización subterránea. Este estudio tiene como objetivo investigar las posibilidades del análisis de imágenes para el reconocimiento de materiales para avanzar en el proceso de caracterización geotécnica. La técnica de procesamiento de imágenes de la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM) se utiliza en una amplia gama de campos de estudio para estimar texturas, patrones y anomalías de estructura. Este método fue ajustado y aplicado para procesar el video grabado durante un sondeo CPT, con el fin de distinguir tipos de suelo por sus características superficiales cambiantes. A partir de los resultados del procesamiento del video, es evidente que la técnica GLCM puede identificar transiciones en los tipos de suelo que fueron capturados en la grabación de video. Esto permite la perspectiva del análisis de imágenes no solo para investigaciones de suelo, sino también para el monitoreo de la cinta transportadora en el campo minero, para permitir una toma de decisiones preliminares eficiente, documentación de materiales y control de calidad al proporcionar información de manera rentable y eficiente.