Hoy buscaremos minerales utilizando datos disponibles abiertamente en la plataforma Google Earth Engine (GEE), utilizando modelos geológicos y la clasificación de vectores de soporte posterior para predecir áreas auríferas a partir del modelo geológico construido. Necesitaremos terreno ALOS con una resolución de 30 m, imágenes de radar Sentinel-1 SAR con una resolución de 10 my imágenes ópticas Sentinel-2 de 10 m (solo para visualización). La precisión del clasificador resultó ser del 97,77% y, lo más importante, el resultado cumple con las expectativas del geólogo: las áreas encontradas son en realidad muy prometedoras.
Un área para un estudio detallado está marcada con una bola roja y blanca.
Introducción
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- HOWTO: Multi-scale 3D Gravity and Magnetic Inversion modeling; https://www.linkedin.com/pulse/brief-explanation-3d-density-depth-model-construction-pechnikov/
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- Sentinel-1 SAR GRD: C-band Synthetic Aperture Radar Ground Range Detected, log scaling; https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S1_GRD
- 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
- Clasificación de vectores de soporte C sklearn.svm.SVC; https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html