Multispectral image analysis for the prospection of metallic mineral deposits at the Boca del RioTacna, InchupullaPuno, Peru and Berens, Sturgeon, Ontario Canada Projects.*
Notice bibliographique
Résumé
Este estudio se realizó en cuatro áreas de aproximadamente 50Km2 cada una, a excepción de Sturgeon que cubre un área de 312 Km2. Una en el departamento de Tacna, localizada al N del poblado Boca del río, otra en el departamento de Puno, al NO del poblado de Mazocruz, estas dos en Perú y se encuentran en ambientes áridos a semiáridos. Las otras dos zonas se localizan en Canadá, en la provincia de Ontario, la zona de Berens se ubica en el distrito de Kenora, mientras la zona de Sturgeon, en el distrito de Thunder Bay. Ambas se caracterizan por presentar una densa vegetación boreal que cubre la mayor parte de las zonas. Se aplicaron diferentes técnicas que han sido utilizadas para el reconocimiento de alteraciones hidrotermales Las combinaciones de bandas RGB y los cocientes de bandas son técnicas eficientes para la cartografía de alteraciones hidrotermales, minerales arcilloso y óxidos. Los índices de Ninomiya aplicados al subsistema SWIR y la cartografía espectral por clasificación supervisada SAM comparando firmas espectrales, demostraron ser más eficientes en zonas áridas a semiáridas. Para corroborar las áreas correspondientes a las alteraciones se tuvieron en cuenta los ensambles mineralógicos según el tipo de depósito mineral de cada zona, no obstante, en los proyectos de Canadá se corroboraron que estos se localizaran en zonas sin vegetación. Se encontraron seis posibles targets de exploración para sistemas IOCG en Tacna con alteración de óxidos de Fe y arcillas; cuatro targets para sistemas epitermales de baja sulfuración en Puno con alteraciones argílica, propilítica y presencia de óxidos de Fe; tres targets en Berens que coinciden con los datos de depósitos minerales del OSG y corresponden a sistemas VMS, para el caso de Sturgeon, los ensambles mineralógicos mapeados coinciden con zonas vegetadas, por lo tanto, no se indicaron posibles sistema mineral
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».