Dans des articles précédents, Google Earth Engine (GEE) en tant que supercalculateur public et Google Earth Engine (GEE) en tant que grand catalogue public de géodonnées, nous nous sommes familiarisés avec les moyens d'accéder facilement et rapidement au catalogue d'images spatiales et à leur traitement. Maintenant, nous pouvons rechercher de l'eau potable, divers minéraux et, en général, beaucoup. Nous pouvons également nous armer de méthodes d'apprentissage automatique (ML) et créer notre propre carte au trésor - une prévision pour trouver des gisements d'or partout dans le monde. Comme toujours, consultez le code et les données brutes (synthétiques, bien sûr, car les données réelles valent littéralement son pesant d'or!) Sur GitHub: AU Prediction (ML)
Sur l'île de West Sumbawa , à l'aide du classificateur construit, les zones aurifères prévues ont été identifiées.
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( , ) , . , . , , (, , ) Google Earth Engine.
( ) , Google Earth Engine (GEE) (Landsat 8, Sentinel 2, ...) .
, , - . , — . (--) : Compare Spectrograms of Hyperspectral and Multispectral Satellite Missions:
, , . (, ) ( , ) , .
, . , «», , «», . — , , , . , , .
samples_synthetic_3class.geojson , . , .
, GEE_export.ipynb Google Earth Engine, West Sumbawa AU 3-Class Prediction Synthetic.ipynb . GEE, , , . , .
, — , . , (surface reflectance) Landsat-8 TOA (top of atmosphere), SR TOA . Sentinel-2 .
( ) . , , , . , , , .
P.S. !