Heute werden wir nach Mineralien suchen, indem wir Daten verwenden, die auf der GEE-Plattform (Google Earth Engine) offen verfügbar sind. Dabei werden geologische Modelle und die anschließende Klassifizierung von Unterstützungsvektoren verwendet, um goldhaltige Gebiete anhand des erstellten geologischen Modells vorherzusagen. Wir benötigen ALOS-Gelände mit einer Auflösung von 30 m, Sentinel-1 SAR-Radarbilder mit einer Auflösung von 10 m und Sentinel-2 10 m optische Bilder (nur zur Visualisierung). Die Genauigkeit des Klassifikators betrug 97,77% und vor allem entspricht das Ergebnis den Erwartungen des Geologen - die gefundenen Gebiete sind tatsächlich sehr vielversprechend.
Ein Bereich für detaillierte Studien ist mit einer rot-weißen Kugel markiert.
Einführung
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- Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A; https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2_SR
- ALOS DSM: Global 30m; https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_AW3D30_V3_2
- C-Support Vector Classification sklearn.svm.SVC; https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html