Aujourd'hui, nous rechercherons des minĂ©raux Ă l'aide de donnĂ©es librement disponibles sur la plate-forme Google Earth Engine (GEE), en utilisant la modĂ©lisation gĂ©ologique et la classification vectorielle de support ultĂ©rieure pour prĂ©dire les zones aurifĂšres Ă partir du modĂšle gĂ©ologique construit. Nous aurons besoin d'un terrain ALOS avec une rĂ©solution de 30 m, des images radar Sentinel-1 SAR avec une rĂ©solution de 10 m et des images optiques Sentinel-2 10 m (pour la visualisation uniquement). La prĂ©cision du classificateur s'est avĂ©rĂ©e ĂȘtre de 97,77% et, surtout, le rĂ©sultat rĂ©pond aux attentes du gĂ©ologue - les zones trouvĂ©es sont en fait trĂšs prometteuses.
Une zone d'étude détaillée est marquée d'une boule rouge et blanche.
introduction
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- ALOS DSM: Global 30m; https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_AW3D30_V3_2
- Classification des vecteurs C-Support sklearn.svm.SVC; https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html