Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der beiden vorherigen: Lassen Sie uns das Bispektrum im Gelände erkunden oder wie man Gold in Sibirien findet , in dem wir das geologische Modell einer Goldlagerstätte in der Region Nowosibirsk untersucht haben und nach Erzgold suchen die indonesische Insel Sumbawa, auf der wir ein geologisch angetriebenes Modell für maschinelles Lernen erstellt haben, um nach Gold oder anderen Erzmineralien im gesamten pazifischen Erzgürtel zu suchen. Dabei wurden offene Daten für die geologische Modellierung auf der Google Earth Engine (GEE) -Plattform verwendet.
Nachdem wir von der Ähnlichkeit der geologischen Modelle Sibiriens und Indonesiens überzeugt sind, wenden wir den Klassifikator für Erzgold von West Sumbawa, Indonesien, für Sibirien an. Auf diese Weise erhalten wir eine geologisch korrekte detaillierte Vorhersage des Goldgehalts für Sibirien, ohne geologische Daten für diese Region zu verwenden.
Modellvergleich in Indonesien und Sibirien
Wir haben bereits einen Klassifikator für Indonesien, der auf detaillierten offenen Daten geschult ist und den wir in Sibirien verwenden möchten. Vergleichen wir die detaillierten Dichtemodelle ohne Berücksichtigung des Einflusses des Reliefs, konstruieren wir ein Modell für Westsibirien mit denselben Parametern wie für Westsumbawa und wählen gleiche Flächen. Auf dem linken Modell zeigen Punkte auf der Oberfläche Vertiefungen mit hohen (Au) und niedrigen Goldproben (Au), und auf der rechten Kontur werden bekannte regionale Gold- (Au) und Molybdän- (Mo) Ablagerungen angezeigt:
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