A interpretação automática de estruturas geológicas pode agilizar a etapa de trabalho de campo necessária na geotecnia, engenharia civil e na exploração de recursos naturais como petróleo, água e minério, provendo aos geocientistas um maior volume de informações advindas de afloramentos rochosos. Parâmetros geológicos enriquecem e melhoram a capacidade preditiva dos modelos geológicos numéricos e estatísticos. As fraturas geológicas são de grande interesse pois indicam regimes de tensões pretéritos e atualmente ocorrentes na litosfera terrestre, além de serem canais preferenciais de fluidos economicamente importantes. Este trabalho propõe uma nova metodologia combinando aprendizado profundo, segmentação semântica e algoritmos clássicos de visão computacional para interpretação de estruturas geológicas lineares de imagens de Veículos Aéreos Não Tripulados VANT. Resultados mostraram métricas de Interseção sobre União (IoU, do ingles Intersection over Union) de ate 74% para os resultados do modelo treinado antes do pós-processamento, e até 78% depois. A segmentação predita foi usada como mascara para binarização e detecção de linhas para extrair fraturas com precisão. A comparação de direções de strike oriundas da interpretação geológica e oriundas das estruturas extraídas automaticamente exibiu tendências e comportamentos muito similares. Os resultados foram comparados com outras técnicas historicamente usadas na área de geoprocessamento e com anotações manualmente executadas pelos geocientistas, demonstrando precisão maior e visíveis vantagens.