mineral exploration machine learningダウンロード - mineral exploration machine learningソースコードのダウンロード

鉱物探査-機械学習

このページには、鉱物探査と機械学習のためのリソースが、一般的に役立つコードと例とともにリストされています。 ML とデータサイエンスは巨大な分野であり、これらは私が実際に役立つ、または興味深いと感じたリソースです。現在、リポジトリのフォークへのリンクは、使用するものを変更して参照用のリストに置いたためです。データ分析、変換、視覚化が作業の大部分であるため、そのためのリソースも提供されます。

提案を歓迎します: ディスカッション、問題、またはプルリクエストを開いてください。

地図

Githubの地図

フレームワーク

UNCOVER-ML フレームワーク
- 地理的ウェーブレット
- ML 前処理
- GIS ML ワークフロー
EIS ツールキット -> EIS Horizon EU プロジェクトの鉱物見通しマッピング用の Python ライブラリ
PySpatialML -> geotiffなどへのラスター機械学習の予測と扱いを自動で容易にするライブラリ。
scikitマップ
TorchGeo -> リモートセンシングスタイルモデル用の Pytorch ライブラリ
terratorch -> 地理空間基盤モデルの柔軟な微調整フレームワーク
トーチ空間
- 紙
ジオドル
Geo Deep Learning -> RGB に基づくシンプルなディープラーニングフレームワーク
AIDE: 極端なもつれを解くための人工知能
ExPloRA -> ExPLoRA: ドメインシフト下でビジョントランスフォーマーを適応させるためのパラメータ効率の高い拡張事前トレーニング
- Webサイト
- 紙
(https://www.researchgate.net/profile/Miguel-Angel-Fernandez-Torres/publication/381917888_The_AIDE_Toolbox_Artificial_intelligence_for_d) isentangling_extreme_events/links/66846648714e0b03153f38ae/The-AIDE-Toolbox-Artificial-intelligence-for-disentangling-extreme-events.pdf)

R

CAST -> 時空間モデルのキャレットアプリケーション
geodl -> 畳み込みニューラルネットワークベースの深層学習を使用した地理空間データのセマンティックセグメンテーション
- 紙

パイプライン

geotargts -> ターゲットをテラと星に拡張

将来性

オーストラリア

酸化鉄銅-金鉱物ポテンシャルマップ
地質図作成のための機械学習 : アルゴリズムとアプリケーション -> コードとデータを含む博士論文
Ni-Co ラテライトのプロスペクティビティマッピング
Transform 2022 チュートリアル -> ランダムフォレストの例
- ビデオ
錫タングステン
- コラボ
斑岩銅の時空間探査
- 紙
minpot-toolkit -> Hoggard et al Labによる堆積銅を使用した境界解析の例
MPM-WofE -> ミネラルポテンシャルマッピング - 証拠の重み

探検家チャレンジ

Explorer Challenge -> OZ Minerals がデータサイエンスの導入を伴うコンテストを実施

南オーストラリア州

Gawler_MPM -> コバルト、クロム、ニッケル
- 紙
ゴーラー・クラトンにおける地球物理データのクラスタリング
- [Zenodo Data](地球物理データと教師なし機械学習を使用した石化関連クラトン構造の自動検出)

SA を探索する - 南オーストラリア州エネルギー省および鉱業コンテスト

受賞者 -> SARIG データ情報
カルデラ -> カルデラ分析分析
挿入データ
バターワースとバーネット -> バターワースとバーネットのエントリ
データ駆動型のミネラル化マッピング

北米

カナダ

移行の見通しの学習
- 論文 -> 事前の地質転移学習による不均衡なデータを使用した斑岩タイプの鉱物見通しマッピング

南アメリカ

マグマの性質から鉱床を分類するための機械学習

ブラジル

Mapa Preditivo -> ブラジルの学生プロジェクト
Course_Predictive_Mapping_USP -> コースプロジェクト
鉱物の見通しマッピング
証拠の 3D 重み付け
地質学的複雑性 SMOTE -> フラクタル解析を含む
- 紙
MPM ジュレナ -> ジュレナ鉱物州

中国

アンサンブル学習によるMPM -> 中国青城子Pb-Zn-Ag-Au多金属地区
鉱物見通し予測畳み込みニューラルネットワーク -> いくつかのアーキテクチャを使用した CNN の例 [この著者の論文は GoogleNet を使用しています]
CSAEによる鉱物見通し予測
CAEによる鉱物見通し予測
- 紙

スーダン

鉱物予測マッピングML

ノルウェー

空気中の電磁気学と地質工学データを組み合わせた、敏感な氷河海洋粘土の地域規模のマッピングに対する機械学習ベースのアプローチ
- 紙

地質学

ブラジル地質予測図 → ブラジル地質調査所による取り組み
深度から岩盤まで(深度から岩盤までのマッピングのための空間的に有効な機械学習アプローチの評価)
- 紙
DL-RMD -> 深層学習アプリケーション用の地球物理学的制約付き電磁比抵抗モデルデータベース
地質画像分類器
人工知能時代の地質図作成 → 人工知能時代の地質図作成
GeolNR -> 3 次元構造地質モデリングアプリケーションのための地質暗黙的ニューラル表現
- 紙
Mapeamento_litologico_preditivo
機械学習熱気圧測定による全球のリソスフェアマントルの圧力と温度条件のマッピング
- 紙
ニューラルロックタイピング
ウェスト・マスグレイブス地質の不確実性 -> エントロピー分析による不確実性マップ予測: 非常に有用
非定常性緩和トランス
- コラボ -> ノートブック
  - 紙
岩盤と堆積物
- 紙
オートエンコーダー_リモートセンシング
- 論文 -> スタックされたオートエンコーダとクラスタリングによる地質マッピングのためのリモートセンシングフレームワーク

トレーニングデータ

Into the Noddyverse -> 機械学習および反転アプリケーション用の 3D 地質モデルの大規模なデータストア
- Zenondo リポジトリ
- Webサイト

岩石学

深層学習リソロジー
岩石原石予測器
SA 地質学岩石学の予測
自動化された坑井ログ相関関係
dawson-facies-2022 -> 地質画像の転移学習
- 論文 - > 炭酸塩岩分類の転移学習に対するデータセットサイズと畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの影響
リソ分類 -> ランダムフォレストを使用した火山相分類
地質学的および地球物理学的データを使用した 3D モデリングのためのマルチビューアンサンブル機械学習アプローチ
- 紙
セドネット
- 紙

掘削

異種穴あけ - 十分に進まないドリル穴を使用したモデリングを検討するための Nicta/Data61 プロジェクトレポート
corel -> 相を識別し、コア画像に対してロックタイピングを実行するスマートコンピュータービジョンモデル

古谷

Sub3DNet1.0: 地域規模の 3D 地下構造マッピングのための深層学習モデル

層序学

プレディカトプス -> 炭化水素用に設計された層序的予測
stratal-geometries -> 地下坑井ログからの層序幾何学的形状の予測

構造的

APGS -> 構造地質パッケージ
プレート駆動力の一貫性テストを使用したプレート再構築モデルの評価 -> Jupyter Notebook とデータ
- 紙
プレートリー
[構造地質学のクックブック](https://github.com/gcmatos/structural-geology-cookbook)
GEOMAPLEARN 1.0 -> 機械学習による地質図からの地質構造の検出
リニアメント学習 -> ポテンシャルフィールドディープラーニングとクラスタリングによる故障予測とマッピング
LitMod3D -> リソスフェアとその下にある上部マントルの 3D 統合地球物理学と岩石学のインタラクティブなモデリング
その他

シミュレーション

GebPy -> 岩石や鉱物の地質データの生成
OpenGeoSys -> 多孔質および破砕媒体における熱流体機械化学 (THMC) プロセスをシミュレーションするための数値手法の開発
Stratigraphics.jl -> 2D 地球統計プロセスから 3D 層序を作成する

地球力学

荒野 -> 盆地と景観のダイナミクス
CitcomS -> 地球のマントルに関連する圧縮性熱化学対流問題を解決するために設計された有限要素コード。
LaMEM -> マントルとリソスフェアの相互作用など、さまざまな熱機械地球力学プロセスをシミュレート
PTatin3D -> 地球力学に関連する長い時間スケールのプロセスを研究する [当初の動機: リソスフェア変形の高解像度の 3 次元モデルを研究できるツールキット]
地下世界 -> 地球力学の有限要素モデリング

地球物理学

基礎モデル

クロスドメイン基盤モデルの適応: 地球物理データ分析のための先駆的なコンピュータービジョンモデル -> 一部のコードは今後登場します
- 紙
地震基礎モデル -> 「地球物理学における新世代の深層学習モデル」

オーストラリア

レゴリスの深さ

レゴリスの深さ -> モデル
モデル化された充填を備えたオーストラリアの完全な放射分析グリッド

AEM補間

地域の AEM 調査を使用した高解像度の導電率マッピング
- 抽象的な

電磁気学

TEM-NLnet: ノイズ学習を備えた過渡電磁信号用のディープノイズ除去ネットワーク

反転

機械学習と地球物理学的反転 -> Y. Kim と N.nakata の論文を再構築 (The Leading Edge、第 37 巻、第 12 号、2018 年 12 月)

オイラーデコンボリューション

https://legacy.fatiando.org/gallery/gravmag/euler_moving_window.html
- ついにハーモニカ版？ https://hackmd.io/@fatiando/development-calls-2024?utm_source=preview-mode&utm_medium=rec
https://notebook.community/joferkington/tutorials/1404_Euler_deconvolution/euler-deconvolution-examples
https://github.com/ffigura/Euler-deconvolution-plateau

重力

[畳み込みニューラルネットワークによる重力データを使用した 3D 地下レリーフの復元]
- データ
- 紙
深層学習を用いて実装された重力ポテンシャル場の安定した下方継続
- 紙
機械学習アプローチによる 3D 密度構造の高速イメージング
- 紙

磁気学

Adapted-SRGAN による高解像度の航空磁気マップ
- 紙
MagImage2Geo3D
- 紙

地震

StorSeismic -> ニューラルネットワークを事前トレーニングして地震データの特徴を保存するアプローチ
PINNtomo -> 物理学に基づいたニューラルネットワークを使用した地震トモグラフィー
- 紙

地震学

obspy -> 地震学的処理のためのフレームワーク

岩石物理学

ML4Rocks -> イントロ作品の一部

地殻変動

機械学習を使用して古代の沈み込み帯の沈み込むスラブの剥離を識別する -> ノートブック
- イチジクシェア
Colab ノートブック -> ML-SEISMIC 出版物のベンチマーク結果用の Google Colab 入力ファイル
- 紙
地球力学における機械学習の力を解き放つ
- 優等論文関連
速度と状態の摩擦則を使用した断層滑りシミュレーションのための物理情報に基づくニューラルネットワーク
- スロースリップイベントのシミュレーションと摩擦パラメータ推定
- 論文 -> 低速滑り領域における摩擦パラメータの空間分布を推定するための物理学に基づく深層学習

地球化学

CODAinPractice -> 実践的な組成データ分析
ジオコダ
DAN-GRF -> 地理的ランダムフォレストに接続されたディープオートエンコーダネットワークにより、空間認識型の地球化学的異常検出を実現
- 紙
ダッシュ地球化学探査 -> K 平均法を使用して河川堆積物を分類する Web アプリ
単斜輝石を含むマグマの機械学習熱気圧測定の強化
- 論文 -> 単斜輝石を含むマグマの ML 熱気圧測定の強化
ジルコン肥沃度モデル -> 斑岩銅鉱床からの肥沃なジルコンを予測するための決定木
- 紙
斑岩鉱床の種類と資源サイズを予測するための機械学習ジルコン微量元素ツール
- ゼノドアーカイブ
- 紙
geology_class0 -> ジルコン微量元素による火成岩と鉱床の識別に対する機械学習アプローチ
- 紙
- デモアプリケーション
- https://colab.research.google.com/drive/1-bOZgG6Nxt2Rp1ueO1SYmzIqCRiyyYcT
ジオケムプリント
- 紙
地球地球化学
ICBMS Jacobina -> 金鉱床からの黄鉄鉱の化学分析
Bor および Cukaru Peki からのジルコンの微量元素化学の解釈: 従来のアプローチとランダムフォレスト分類
インジケーターミネラル -> PCA はトルマリンの起源の物語を伝えることができますか?
地球化学探査ジャーナル - 多様体
LewisML -> ルイス形成の分析
MICA -> 化学組成、光沢あり
希土類元素の地球化学的異常検出のための多変量統計解析と特注の偏差ネットワークモデリング
- 紙
地球化学データ解析による希土類元素の見通しマッピング → 地球化学データ解析による希土類元素の見通しマッピング
QMineral Modeller -> ブラジルの地質調査からの鉱物化学仮想アシスタント
始生代における沈み込みの発生の経年変化 -> Zenodo コードアーカイブ
- [論文] https://www.researchgate.net/publication/380289934_Secular_Changes_in_the_Occurrence_of_Subduction_During_the_Archeanジルコン微量元素による火成岩と鉱床の識別に対する機械学習アプローチ

クリギング

DKNN: 解釈可能な地理空間補間のためのディープクリギングニューラルネットワーク
- 紙

自然言語処理

テキスト抽出 -> ドキュメントからのテキスト抽出 : サービスとして有料の ML ですが、非常にうまく機能し、テーブルを効率的に抽出できます。
- 大規模 -> 大規模バージョン
NASA コンセプトのタグ付け -> キーワード予測
- API -> API Webサービス
- プレゼンテーション
岩石学レポートデータ抽出ツール
SA 探索トピックモデリング -> 探索レポートからのトピックモデリング
層序図
ジオコーパス
ポルトガル語 BERT
バート・CWS
- 紙
鉱山会社のドリルホール結果の自動抽出
- 会議資料

単語の埋め込み

地球科学言語モデル -> カナダの地球科学文書で再トレーニングされたコードパイプラインとモデル [Glove、BERT] を処理します。
- データセット -> モデルをサポートするデータ
- 論文 -> 地球科学言語モデルとその固有の評価
- 論文 -> 地球科学テキストデータと予測モデリングへの自然言語処理の応用
GeoVec -> 30 万の地球科学論文でトレーニングされた Word 埋め込みモデル
- GeoVec モデル -> GeoVec モデルの OSF ストレージ
- 紙
- GeoVecto Litho -> 単語埋め込みからの 3D モデル補間
- GeoVEC プレイグラウンド -> Padarian GeoVec グローブの単語埋め込みモデルの操作
GloVe -> 単語埋め込みを生成するための Standford ライブラリ
- gloVE python グローブ、glove-python は Windows 上で非常に問題があります: ここで Windows 用のバイナリバージョンがインストールされます:
ミトン -> メモリ内でベクトル化された手袋の実装
PetroVec -> 石油およびガス業界向けのポルトガル語単語埋め込み: 開発と評価
wordembeddingsOG -> ポルトガル語の石油およびガスの単語の埋め込み
ポルトガル語の単語の埋め込み
- ポルトガル人モデル
スペイン語の単語の埋め込み
多言語対応
- 取り組みの概要

固有表現の認識

地理 NER モデル -> 固有表現認識
GeoBERT - モデルのハグ顔リポジトリ
- [論文]https://www.researchgate.net/publication/359186219_Few-shot_learning_for_name_entity_recognition_in_geological_text_based_on_GeoBERT
INDUS -> NASA 科学に合わせた LLM スイート
- 紙
Amazon Comprehend を使用して NLP を習得せずにテキスト内の重要な地球科学用語を見つける方法
OzRock - OzRock: 地質 (鉱物探査) ドメインにおけるエンティティ認識用のラベル付きデータセット

オントロジー

GAKG -> マルチモーダル地球科学学術知識グラフ (中国語)
GeoERE-Net -> 深層学習アプローチを使用したナレッジグラフに基づく地質レポートの理解
- 紙
GeoFault オントロジー
geosim -> セマンティックにトリガーされる地質学的プロセスの定性的シミュレーション
- [https://www.duo.uio.no/handle/10852/111467](デジタル地質学の知識モデリング) -> 2 つの論文を含む博士論文
- SIRIUS GeoAnnotator -> 上記の Web サイトの例
オントロジー CWS
層序ナレッジグラフ (StraKG)
- 紙

大規模な言語モデル

地球科学のための大規模言語モデル
- Learning Foundation の地球科学知識の理解と利用に関する言語モデルに関する論文
GeoGalactica -> 地球科学におけるより大きな基礎言語モデル
- テクニカルレポート
GeoChat -> リモートセンシング用の接地されたラージビジョン言語モデル
LAGDAL -> LLM 地質図情報と位置実験のマッチング

チャットボット

GeoGPT -> 中国プロジェクトの Deep Time Digital Earth Research Group

リモートセンシング

CNN Sentinel -> オープンデータセットに基づく CNN による衛星データからの土地利用分類の概要
DEA ノートブック -> スケーラブルな機械学習の例ですが、ここには役立つことがたくさんあります
EASI クックブックノートブック -> ODC スタイル分析のための CSIRO Earth Analytics プラットフォームの紹介
DS_UNet -> Sentinel-1 合成開口レーダー (SAR) と Sentinel-2 マルチスペクトルイメージャーを融合した Unet
マルチプレテキストマスクオートエンコーダ（MP-MAE）
データ
セグメント地理空間 -> 地理空間用途のために何かをセグメント化します
SamGIS -> GIS に適用されるすべてをセグメント化
SatMAE++ -> マルチスペクトル衛星画像用のトランスフォーマーの事前トレーニングを再考する
Grid-mae -> Vision Transformer のマスクされたオートエンコーダーでマルチスケールグリッドを使用して調査する
スケールメイ
- 紙
CIMAE -> CIMAE - チャネル独立マスクオートエンコーダ
fork -> 参照用に名前を付けます
[リモートセンシングのための自己教師あり表現学習] -> 修士論文には上記と複数のモデルの比較が含まれます
ユーバーン
- 紙
アースネット
GeoTorchAI -> GeoTorchAI: 時空間深層学習フレームワーク
[pytorcheo](https://github.com/earthpulse/pytorchEO -> 地球観測アプリケーションと研究のための深層学習
AiTLAS -> 地球観測における画像分類のための最先端の深層学習アプローチを評価するためのオープンソースベンチマークスイート
セグメンテーションジム -> ジムは、マルチスペクトル画像内の任意の数のバンドが一致する「ND」上の画像セグメンテーションの「ワンストップショップ」になるように設計されています。
deep_learning_alteration_zones
素晴らしい採掘バンド比のコレクション -> さまざまな鉱物をハイライトするための簡単なバンド比の使用のコレクション
素晴らしいリモートセンシング基盤モデル
Clay -> 地球用のオープンソース AI モデルとインターフェイス
IBM-NASA-地理空間 Prithvi
基礎モデル微調整による画像セグメンテーション -> Prithvi の場合
AM-RADIO: 集合的ビジョン基盤モデル
- ペーパー -> - すべてのドメインを 1 つにまとめます
RemoteCLIP -> リモートセンシング用のビジョン言語基盤モデル
スペクトルGPT
zenodo) -> スペクトルデータ用にカスタマイズされたリモートセンシング基盤モデル
- 紙 -> 見えない

処理

ASTER 変換 -> ASTER hd5 から geotiff NASA github への変換
HLS データリソース -> 調和された Landsat Sentinel ラングリング
サーセン -> X アレイベースの SAR 画像処理と補正
openEO -> openEO は、R、Python、JavaScript、その他のクライアントを EO クラウドバックエンドに接続するためのオープン API を開発します。

スペクトルの分離

従来型からハイパースペクトル画像用トランスまでの分類調査-2024
- 紙
ハイパースペクトル深層学習のレビュー
ハイパースペクトルオートエンコーダー
Deeplearn HSI
3DCAE ハイパースペクトル分類
デヒック
レブネット
- 論文 -> スペクトル変動によるハイパースペクトル分離のための可逆生成ネットワーク
Pysptools -> 便利なヒューリスティックアルゴリズムもあります
スペクトルパイソン
スペクトルデータセット RockSL -> オープンスペクトルデータセット
混合を解く

ハイパースペクトル

CasFormer: Fusion 対応の計算ハイパースペクトルイメージング用のカスケードトランスフォーマー
Keras のスペクトル正規化
- 紙
S^2HM^2 -> S2HM2: 大規模なハイパースペクトル画像の自己教師あり特徴学習と分類のためのスペクトル空間階層マスクモデリングフレームワーク
- 紙

視覚化

ビジュアライゼーションからの詳細なカラーマップの抽出
- 紙
地形図から歴史的な露天掘りの混乱を抽出するためのセマンティックセグメンテーション -> 炭鉱の例
- 紙
国際クロノ層序カラーコード -> スプレッドシートおよびその他の形式の RGB コードおよびその他
LithClass -> USGS バージョンの岩石学カラーコード
カラーバージョン
SeisWiz -> 軽量 Python SEG-Y ビューア

テクスチャ

深層畳み込みニューラルネットワークを使用した鉱物組織分類: 斑岩銅鉱床からのジルコンへの応用
- 紙

シミュレーション

Intelligent Prospector -> 逐次データ取得計画
ゼノド
- 紙

ジオメトリ

深い角度 -> 深層学習を使用した断層撮影画像の接触角の高速計算

他の

鉱物システムのネットワーク解析
- データ -> 論文データはこちら
地質解析と機械学習
機械学習の地下
ML 地球科学
地球科学探偵になろう
Earth ML -> PyData アプローチの基本的なチュートリアル
GeoMLA -> 空間および時空間データの機械学習アルゴリズム

プラットフォーム

ガイド

地理空間 CLI - 地理空間コマンドラインツールのリスト
衛星画像ディープラーニング
地球観測
地球の人工知能
オープンソース GIS -> エコシステムの包括的な概要

データ品質

機械学習のための地球科学データ品質 -> 機械学習のための地球科学データ品質
オーストラリアの重力データ -> 重力観測所データの概要と分析
Geodiff -> ベクトルデータの比較
Redflag -> 問題を検出するためのデータの分析と概要

機械学習

Dask-ml -> いくつかの一般的な ML アルゴリズムの分散バージョン
- 紙
geospatial-rf -> 空間コンテキストでのランダムフォレストアプリケーションを支援する関数とラッパー
Geospatial-ml -> 複数の共通パッケージを一度にインストールする

潜在空間

ネストされたフュージョン
- 論文 -> ネストされた融合: M2020 PIXL RGBU および XRF データのマルチスケールネストデータの次元削減と潜在構造分析

メトリクス

スコア -> Xarray を使用したモデルと予測の検証と評価

確率的

NG ブースト -> 確率回帰
確率的機械学習
BO を使用した PU のバギング -> ベイズ最適化を使用したポジティブなラベルなしバギング

クラスタリング

自己組織化マップ

GisSOM -> フィンランド地質調査所の地理空間中心の自己組織化マップ
SimpSOM -> 自己組織化マップ

他の

hdbscan
クメドイド
- クメドイド
ピカソ

ベイジアン

ベイセグ -> 空間セグメンテーション

説明可能性

InterpretML -> 表形式データのモデルの解釈
InterpretML -> コミュニティの追加

ディープラーニング

ディープカラーマップ抽出 -> 画像からデータスケールを抽出しようとしています
地球科学文書から画像を抽出して分類する

データ

Xbatcher -> 深層学習のための Xarray ベースのデータ読み取り
- Zarr と Xarray を使用した機械学習用のクラウドネイティブデータローダー
zen3geo -> pytorch を使用した Xbatcher スタイルのデータサイエンス

説明可能性

形状値
Weight Watcher -> ネットワークがどの程度適切にトレーニングされているかを分析します
ウェイトウォッチャー.ai
weightwatcher-ai.com -> プロフェッショナル Web バージョン

自己教師あり学習

自己監視 -> 複数のアルゴリズムの Pytorch ライトニング実装
シムクル
素晴らしい自己教師あり学習 -> 厳選されたリスト

ハイパーパラメータ

ハイパーオプト
TPOT 自動 ML

コーディング環境

DEAサンドボックス
箱の中の立方体

コミュニティ

Software Underground - サブサーフェスとコードの交差点の探索に興味のある人々のコミュニティ
- チャットサインアップ - SWUNG コミュニティチャットサインアップ
- Mattermost - コミュニティチャットサービス
  - 古い Slack チャネル (非推奨、上記の事項を参照)
- 地球科学のオープンソースとの連携
- 動画
  - トランスフォーム 2022
- 素晴らしいオープン地球科学[石油とガスに偏っていることに注意]
- Transform 2021 のハッキング例
- セギサク 2021 チュートリアル
- T21 耐震ノート
- Pythonを使った実践的な地震学
- トランスフォーム 2021 シンペグ
パンジオ
- フォーラム
- COG のベストプラクティス
デジタルアースオーストラリア
- スラックチャンネル
オープンソース地理空間財団
OSGeoLive -> 多くのオープンソース地理空間ソフトウェアを含むブート可能な DVD/USB
ASEG -> オーストラリア探査地球科学者協会からのビデオ
地質モデリングとマッピングのための AI -> カンファレンス当日のビデオ
会議

クラウドプロバイダー

AWS

ec2 Spot Labs -> 自動的に動作するシススポットインスタンスを簡単にする
Sagemaker 地理空間 ML
Sagemaker -> ML マネージドサービス
- SDK
- エントリーポイントユーティリティ
- ワークショップ101
- トレーニングツールキット

バッチ

Shepard -> AWS Batch Pipelines の自動クラウド形成セットアップ: これは素晴らしいです

パッケージ

Mlmax - 高速ライブラリの起動
スモールマター
ピュティル

一般的な

ディープラーニングコンテナ
Loguru -> ロギングライブラリ
AWS GDAL ロボット -> Lambda と geotiff のバッチ処理
サーバーレス地震処理
LIthops -> マルチクラウド分散コンピューティングフレームワーク

概要

鉱物探査

ドメイン

地質学
- 地質時代
- 岩石学
- 層序学
地球化学
地球物理学
リモートセンシング

ウェブサービス

リストされている場合は、一般にデータであると想定されますが、WMS のような単なる写真の場合は、そのように表示されます。

世界

重要な鉱物と鉱床

オーストラリア

オースジン
地球科学オーストラリア
ミネラルポテンシャル -> WMS
オーストラリア地球科学カタログサービス

地質学

オースランプ - > テナントクリーク - マウントアイサ
フィールド地質学
深部リソスフェア -> 深部リソスフェアの鉱物ポテンシャル
地質年代学 -> 地質年代学
地質州
WMS -> WMS画像
EGGS -> 地質学的および地球物理学的表面の推定
原生代アルカリ岩石 - 原生代アルカリ岩石データセット WFS {WMS もあります}
新生代
中生代
古生代
始生代
層序 -> 層序単位

地球物理学

地球物理探査
地震調査 → 陸上地震調査
地磁気 -> オーストラリア北部 AUSLAMP ステーション

他の

Ni-Cu-PEGE -> 侵入ホスト型ニッケル銅 PGE 堆積物
EFTFエリア → 将来のエリアを模索中
温度 -> 解釈された温度
DEA -> デジタルアースオーストラリア
土地被覆
水域
BOM -> 気象局水文地球化学

ニューサウスウェールズ州

ニューサウスウェールズ州
WCS
WFS 鉱物ドリルホール
WFS 石油掘削孔
WFS 石炭掘削孔
地震 -> 地震その他

クイーンズランド州

クイーンズランド州
地球科学 -> 地球物理学とレポート索引
地質学
地域別
州
長屋
道路
水路

南オーストラリア州

サリグ
ドリル穴
地質学
地球物理学
将来性
鉱物と鉱山
リモートセンシング
地震
長屋

ノーザンテリトリー

NTGS -> ノーザンテリトリー地質調査所

タスマニア

タスマニアWFS
タスマニアレスト
ボーリング孔

ビクトリア

ビクトリアジオネットワーク

西オーストラリア州

西オーストラリア州
休む

ニュージーランド

GNS -> Webサービス一覧

南アメリカ

ブラジル

ブラジルジオポータル
ブラジルのCPRM

ペルー

インジメント
鉱物の存在
環境

メキシコ

地理情報 -> 休憩サービス

アルゼンチン

シガム

コロンビア

休む
2018年の預金

ウルグアイ

休む

他の

SIG アンデス -> アンデスの地質学

ヨーロッパ

EGDI -> EGDI ミネラル

スウェーデン

SGU マグネティクス WMS
SGU ウラン
地球物理学メタデータ

フィンランド

GTK -> フィンランド地質調査所
- フィンランド
  - 岩盤地質学
  - 地球物理学
  - 地盤調査
北極の鉱物 -> 北極の 100 万鉱物の産状

デンマーク

デウス -> グリーンランド WMS/WFS

ポルトガル

ポルトガルの地質学
鉱物の存在 -> WMS
都市と町

スペイン

スペイン
地質 -> 200K
1M -> 1M
50K -> 50K
IGMEジオード
地球物理学
銅 - 銅
GeoFPI - > 地質と鉱物南ポルトガル地域
水

ウクライナ

Geoinform -> [現在停止中]

アイルランド

休む
鉱物の場所

英国

BGS -> 英国地質調査所
地理インデックス -> 鉱物の産状例
休憩 -> BGS 休憩サービスと Inspire 625

ドイツ

チェコ共和国

休む

スロバキア

休む

ハンガリー

MBFZ OGC
MBFZ レスト

ルーマニア

IGR -> WMS のみ
IGR minres -> WMS のみ

ポーランド

残りの例 -> その他のマップサーバー

北米

カナダ

ケベック州
北西部
休む
参考文献

アメリカ合衆国

USGS ワールドミネラル
USGS MRDS
ミネソタ州

アジア

中国 -> WMS 鉱床ワップ
鉱石地帯 -> 鉱物出現ポイント
インド鉱物 -> WMS
インド地球物理学

アフリカ

Africa Geoportal -> 休憩サービス
アフリカ 1000 万 -> アフリカ 1000 万鉱物の産状 https://pubs.usgs.gov/of/2005/1294/e/OF05-1294-E.pdf
IPIS Artisanal Mines - > WMS バージョンもあります
ギットハブ
ウガンダ -> GMIS WMS

一般的な

鉱物探査 Web サービス -> 多くの関連 Web サービスにアクセスできる QGIS プラグイン

他の

ストリートマップを開く -> 便利な一般タイルサービス

API

オープンデータ API -> GSQ オープンデータポータル API
- 地球化学の解析
CORE -> オープンリサーチテキスト
- API ノートブック -> 例と関数
シェア -> オープンサイエンス API
USGS出版物
相互参照
xDD -> 以前の GeoDeepDive
ADEPT -> GUI から xDD へ、収集された 1,500 万の論文を検索
オープンアレックス
- API
- diophila Python ライブラリ
- Pythonライブラリ
  - 紙
マクロストラト
- 紙
OpenMinData -> Mindat API からの鉱物および地質材料に関するデータのクエリと取得を容易にする

データポータル

世界

地球モデルのコラボレーション -> さまざまな地球モデル、モデルプレビュー用の視覚化ツール、モデルデータ/メタデータを抽出する機能、提供された処理ソフトウェアとスクリプトへのアクセスへのアクセス。
ISC Bulletin -> 地震の発震機構の調査
[磁気情報コンソーシアム[(https://www2.earthref.org/MagIC/search)] -> 古地磁気、地磁気、岩石磁気

オーストラリア

地球科学オーストラリア

地球科学オーストラリアデータカタログ
オースAEM
地球科学オーストラリアポータル
Exploring for the Future ポータル -> ダウンロード情報を含む Geoscience Australia Web ポータル
オースAEM
オースランプ
地質年代学と同位体
水文地質学集水域 -> 集水域層の検索
重要鉱物マッピングイニシアチブ
オーストラリアの層序単位
オーストラリアのボーリング孔層序単位 -> 堆積単位の地下水に関する編集
Geoscience Australia 地球物理学スレッド -> OpendDAP および https アクセス
MORPH gdb -> マスグレイブ巡査掘削データ

CSIRO

CSIRO データアクセスポータル
レゴリスの深さ
TWI -> 地形湿潤指数
ASTER地球科学地図 -> ウェブサイト
- FTP -> CSIRO FTP サイト
- ASTER Maps のメモ -> 上記に関するメモ

オースコープ

3D 地質 -> 複数の領域からのモデル

アジサシ

土壌および岩石モデリングのための強化された地表共変量

気象局

地下水探検家 -> 気象庁

基礎的な空間データ

エルヴィス

南オーストラリア州

SARIG -> 南オーストラリア州地質調査所の地理空間地図に基づく検索
SARIG カタログ -> データカタログ
- 3Dモデル
  - SAワイド
  - s3の場所
- データパッケージ - 年次更新
- s3 レポート -> Web インターフェイスを備えた s3 バケット内のレポートとテキスト化されたバージョン)
- レポート
- 地震
  - 耐震ダウンロード -> 1 ページのリンク

ノーザンテリトリー

STRIKE -> ノーザンテリトリー地質調査所
ジェミス
- マッカーサー盆地 -> 3D モデル
- 地球物理探査
- 地球物理学 -> リファレンス
- 掘削と地球化学 -> リファレンス
  - データパッケージ -> データパッケージ

クイーンズランド州

クイーンズランド州地質調査所
地球物理探査
掘削と地球化学

西オーストラリア州

GEOVIEW -> 西オーストラリア州地質調査所
DMIRS -> DMIRS データおよびソフトウェアセンター
ダウンロード URL -> ダウンロードリンクのデータセット
掘削と地球化学
パッケージをダウンロード - 改善されましたか?
地球化学
深さのある石油井戸
データ WA サブセット

ニューサウスウェールズ州

MINVIEW -> ニューサウスウェールズ州地質調査所
DiGS -> 出版物と地盤工学コレクション

タスマニア

MRT
MRT マップ -> ウェブマップ

ビクトリア

地球資源
- 地球物理学
GeoVIC -> Web マップをより便利に使用するには登録が必要です

ニュージーランド

探査データベース -> オンライン
GERM -> ニュージーランドの地質資源図
地質 -> ウェブマップ
- https://maps.gns.cri.nz/gns/wfs

南アメリカ

ブラジル

CPRM -> ブラジル地質調査所
ダウンロード -> ブラジル地質調査所のダウンロード
Rigeo -> 地球科学機関リポジトリ

ペルー

Ingemmet GeoPROMINE -> ペルー地質調査所
ジオマップ

メキシコ

地理情報

アルゼンチン

SIGAM -> アルゼンチン地質調査所
シガム

コロンビア

ジェポータル

ウルグアイ

ディマージュ

チリ

ポルタルジオミン

ヨーロッパ

EGDI -> ヨーロッパ地球科学
WFS
プロマイン
Inspire -> Inspire ジオポータル

デンマーク

デンマークの地下データ

フィンランド

ミネラル4EU
GTK -> フィンランド地質調査所
地球化学地図 -> PDF のみ!

スウェーデン

SGU -> スウェーデン地質調査所

スペイン

IGME -> スペイン地質調査所

ポルトガル

ジオポータル
鉱物の存在

アイルランド

地理院 -> アイルランド地質調査所
GSI - 地図ビューア
ゴールドマイン -> 地図と文書の検索
data.gov.ie -> 全国ポータルビュー
isde -> アイルランド空間データ交換

ノルウェー

NGU -> ノルウェー地質調査所
データベース -> 鉱物資源と層序検索
ギットハブ
API
ジオポルタ -> 地球物理学
GEONORGE -> ダウンロード付きデータカタログ

英国

英国
マップサーバー
ギットハブ

ウクライナ

鉱物資源

ロシア

ロシア地質研究所 -> 現在アクセス不可
RGU -> 鉱床の GIS プロジェクト

ドイツ

ジオポータル
ジオマップ -> M
Atom -> Atom データフィード
GDI -> 3D モデルドイツ

フランス

インフォテール -> フランス地質調査所

クロアチア

ジオポータル -> クロアチア地質調査所
地質学

チェコ共和国

GS -> チェコ地質調査所

スロベニア

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スロバキア

データカタログ
ジオポルタAPI

ハンガリー

MBFSZの地図

ルーマニア

IGR -> ルーマニア地質調査所
鉱物資源

ポーランド

ジオポータル

イギリス

英国陸上地球物理図書館
OS データハブ英国地質学
地質学 625

北米

カナダ

カナダの天然資源
ギットハブ
地球科学データリポジトリ -> DAP サーバー
マイニング Web マップポータル
DEM -> COG 形式のカナダ DEM
CDEM -> 数値標高モデル (2011)
オンタリオ
ケベック州
シジョンデータベース
ブリティッシュコロンビア州
鉱物産状データベース
ユーコン準州
- ftp
ノバスコシア州
地方の
プリンスエドワード島
サスカチュワン州
鉱物産状データベース
Newfoundland -> Chrome では動作しなかったので、Edge で試してみました
アルバータ州
インタラクティブなマッピングアプリケーション
ノースウェスト準州
ミネラル保有期間

アメリカ合衆国

USGS -> 地図データベース
MRDS -> 鉱物資源データシステム
Earth Explorer -> USGS リモートセンシングデータポータル
全国地図データベース
全国地図データベース
アラスカ
ReSci -> 国立地質および地球物理データ保存プログラムの科学コレクションのレジストリ
ミシガン州

アフリカ

地籍
水文地質学 -> 地下水アトラスからの水文地質学と地質学
西アフリカ -> 鉱床
ナミビア
鉱物の存在
鉱夫
南アフリカ → 南アフリカ地質調査
鉱物の出現 -> ダウンロードにログインが必要な例
ウガンダ -> GMIS ポータル
金属鉱物
タンザニア
鉱物の存在
鉱山
SIGM -> チュニジアの地質学と鉱業
ザンビア -> ザンビアの長屋はこちら

アジア

中国

地球科学データ
鉱物の存在
全国鉱物鉱床データベース

インド

ブコシュ -> インド地質調査所
ラジャスタン州の地質学は、苦痛を伴う断片的なもの以外は機能しないことに注意してください - 必要な場合は、私に知らせてください

サウジアラビア

国立地質データベースポータル

他の

地質学

ストラトDB
GEM グローバル活断層
RRuff の鉱物特性
記事 -> 鉱物学の進化システム
ワンジオロジー
カタログ

イラン

地質学

OGC BGS 1M 岩盤

一般的な

OSF -> オープンサイエンス財団
堆積物に覆われた卑金属 -> 堆積物に覆われた卑金属
リソスフェア・アセノスフェア境界 -> LAB Hoggard/Czarnota
地質調査所一覧

レポート

オーストラリア

ノーザンテリトリー GEMIS
- 検索
- 例
南オーストラリア州サリグ
西オーストラリア州 WAMEX
- 検索
- API
  - 例
クイーンズランド州
ニューサウスウェールズ州ディグス
- ニューサウスウェールズ州の掘削が開始されました
- APIは公開されていません
PorterGEO -> 概要概要を含む世界の鉱床データベース
Sustainable Minerals Institute -> データセットと知識を生み出す大学関連研究者のクイーンズランド州組織

カナダ

ブリティッシュコロンビア州
- 検索 -> ミネラル評価レポート
- 出版物 -> 出版物
オンタリオ州 -> 鉱物評価レポート
- オンタリオ州の出版物
アルバータ州
- 出版物
ユーコン準州
フットプリント
マニトバ州
出版物
ニューファンドランドアンドラブラドール州
ノースウェスト準州
ノバスコシア州
ケベック州
サスカチュワン州
- 検索
- iMaQs -> 統合採掘および採石システム

アメリカ合衆国

アリゾナ
モンタナ州
ネバダ州
ニューメキシコ州
ミネソタ州
ミシガン州
json
アラスカ
ワシントン

他の

英国地質調査所 NERC
- ミネラルの可能性
- 検索
- APIの例
- 出版物
- MEIGA -> MEIGA 600 BGS 鉱物探査プロジェクトレポート
ジオラグレット -> スウェーデン
MinData -> 世界中の岩石の場所の編集
鉱物データベース -> 科学的特性と年代を持つ鉱物のエクスポート可能なリスト
NASA
ResearchGate -> 研究者と専門家ネットワーク

ツール

GIS

QGIS-> GISデータの視覚化と分析オープンソースのデスクトップアプリケーション、いくつかのMLツールがあります：迅速かつ簡単な表示に不可欠
- QGISの2D地質学 - > QGIS NA 2020のワークショップ学生と愛好家向けの地質マップと断面の紹介
- OpenLog-> Drillholeプラグインベータ
- GEO -SAM->セグメント用のQGISプラグインラスターを備えたもの
- 経験の重み
- プラグイン
草
SAGA-> SourceForgeの鏡

3D

Pyvista-> VTKラッピングAPIのための優れたデータの視覚化と分析
- pvgeo
- Pyvista -Xarray-> XARRAYデータをVTK 3Dに変換することなく：素晴らしいライブラリ！
- Omfvista-> Pyvista Open Mining Format
- Scipy 2022チュートリアル
Pymeshlab->メッシュ変換
オープンマイニング形式
ホワイトボックスツール
- GUI->デスクトップバージョン
地下
geolambda-> aws lambdaセットアップ
地球科学アナリスト
- GEOH5PY-> GEOH5プロジェクトとの間でデータを取得します
- GeoApps-> GeoH5py経由の地球物理学のノートブックベースのアプリケーション
- geoh5vista
- GAMS->磁気データ分析
  - 論文 - 鉱物地球科学データとモデルの携帯性のフレームワーク-GeoH5
Rayshader
vdeo

地理空間将軍

地球科学のためのPythonリソース
Geoutils->地理空間分析と他のPython GISパッケージ間の相互運用性を促進します。

ベクトルデータ

パイソン

ジオパンダ
- Dask-Geopandas
  - チュートリアル
- geofileOps->データベース関数とジオパッケージを介して速度空間結合
Kart-> Daataの分散バージョンコントロール
pyesridump-> esri restサーバーから大規模なデータを取得するライブラリ

R

SF
Terra-> Terraは、「Raster」および「Vector」フォームで地理的（空間）データを操作する方法を提供します。

ラスターデータ

C

ExactExtr-> cのコマンドラインゾーン統計

ジュリア

rasters.jl->一般的なラスターデータ型の読み取りと書き込み

パイソン

RASTERIO->ラスターデータ処理用のPythonベースライブラリ
georeader->さまざまな衛星ミッションからのプロセスラスターデータ
RasterStats->ベクトル形状に基づいて地理空間ラスターデータセットの要約
XARRAY->多次元ラベル付き配列の取り扱いと分析
- RIOXARRAY->ラスターデータのXARRAY処理用の素晴らしい高レベルAPI
- GeoCube->ベクトルデータAPIのラスタ化
- ODC -GEO->リモートセンシングベースのラスター処理用のツール、結合、グリッドワークフローなどの非常に便利なツール
- COG VALIDATOR->クラウド最適化されたジオティフのチェック形式
- ServerLess-DataCube-Demo-> Xarray via Lithops / Coiled / Modalを介して
- XARRAY SPATIAL->ナチュラルブレイクなどの分類などのラスターデータの統計分析
- XDGGS->他のタイプのグリッド
- XGCM->ラベル付きのヒストグラム
- XRFT-> XARRAYベースのフーリエ変換
- XVEC-> XARRAY用のベクトルデータキューブ
- XARRAY -INSTATS->統計、XARRAYの線形代数、EINOPS

R

ラスター - > rライブラリ
Terra->「Raster」および「Vector」フォームで地理的（空間）データを操作する方法を提供します。
星 - >時空間配列：ラスターおよびベクトルデータベース
rescextracr-> rのラスターゾーン統計

ベンチマーク

ラスターベンチマーク - > PythonとRのいくつかのラスターライバリーをベンチマークする

グイ

Whiteboxツール - > Python API、GUIなど。

データ収集

Piautostage-> '高解像度顕微鏡画像の自動コレクションのためのオープンソース3D印刷ツール。ミネラルサンプル用に設計されています。

データ変換

AEMからSEG-Y
ASEG GDF2
CGG Outfile Reader
ラスターへのGeosoftグリッド
ループジオソフトグリッド
Harmonica Geosoftグリッド - > Xarrayへの変換時に進行中のリクエストをプル
Auscope->バイナリGOCADモデルのデータ
GOCAD SGグリッドリーダー
- Geomodel-2-3DWEB->ここには、バイナリGOCAD SGグリッドからデータを抽出する方法があります
Leapfrog Mesh Reader
OMF->物事間の変換のためのオープンマイニング形式
PDFマイナー
vtkからdxf

地球化学

pygeochemtools->ライブラリとコマンドラインが迅速なQCと地球化学データのプロットを有効にする
SA地球化学マップ - > SA地質調査からの南オーストラリア州地球化学データのデータ分析とプロット
地球化学的levenning
Scott Halleyの地球化学チュートリアル
周期表

地球統計学

Geostatspy
pyinterpolate

地質年代学

地質学的時間スケール - >生成するコードだけでなく、年齢の優れた定期的なCSVもあります

地質学

Gempy->暗黙的なモデリング
gemgis->地理空間データ分析支援
ループストラクチャ - >インプリティモデリング
手動Python Geologia->地質データの分析
Map2loop-> 3Dモデリングオートメーション
- loop3d-> map2loopのgui
pybedforms
SA層序 - >層序データベースエディターWebApp
ストリップログ
analise_de_dados_estruturais_altamira
グローバルテクトニクス - >ビルド、プレート、マージンなどを構築するオープンソースデータセット。
- 紙
ゼノドの追加
岩相
pygplates
チュートリアルデータ
- 紙

地球物理学

Geoscience Australiaユーティリティ
地球科学者のための地球物理学
潜在的なフィールドツールボックス - >いくつかのXARRAYベースの高速フーリエ変換フィルター - デリバティブ、擬似グラビティ、RPGなど。
- ノートブック - >いくつかの例を掲載したクラス[垂直誘導体、擬似力、上向きの継続など）
計算地球物理学サンドボックス
RIS地下堆積物 - >南極の深さから磁気地下室
信号画像処理

電磁

Geoscience Australia AEM
ええと、電磁気 - >このドメインを理解するためのコースワークノートブック
AEM解釈
emag py-> fdem
resipy-> dc / ip

重力と磁気

ハーモニカ
フィルターの例 - > XARRAYを介した高速フーリエ変換ベースの処理
オーストラリアの重力データ
ワーム
Worms Update < - 新しいNetworkXAPI *GitHubミラーを処理するためのいくつかのマイナーアップデートを備えた潜在的なフィールドの作成
Osborne Magnetic->調査データ処理の例

地震

Segyio
Segysak-> XARRAYベースのSEG -Yデータ処理と分析
地球物理ノート - >地震データ処理

マグネトテルリック

mtpy
チュートリアル
mtpy->上記の更新をするために物事を簡単にする
Mineral Stats Toolkit-> MTへの距離は、分析を特徴としています
リソスフェア導体紙
mtwaffle-> MTデータ分析の例
ピム
抵抗
Mecmus->米国の電気伝導性モデルを読むためのツール
モデル

グリッド

GMT
- pygmt
ヴェルデ
grid_aeromag->ブラジルのグリッドの例
pyinterp->ブーストによる多次元グリッド
pseudogravity-> from blakely、95

反転

Simpeg
- Mira Geoscience Fork-> GeoAppsに使用
- Simpeg Fork
- 2020 Simpegを変換します
- 2021 Simpegを変換します
- Simpegスクリプト
- ASTIC関節反転の例
ギムリ
Tomofast-x
USGS匿名FTP
USGSソフトウェア - >古い便利なものの長いリスト：Dosbox、誰か？
地球物理学サブルーチン - > Fortranコード
2020 Aachenの反転の問題 - >重力反転理論の概要

地球化学

ピロライト
- GS2021ピロライト
レベリング
Pygeochemツール
Geoquimica
Geochemistrypi
- 紙

掘削

DH2Loop->掘削間隔支援
- 紙
ドリルダウン - > geoh5py経由のノートブックでの掘削視覚化 - >ノートdesurveying
Pygslib->ダウンホール調査と間隔の正規化
pyborehole->ボアホールデータの処理と視覚化
dhcomp->コンポジット地球物理学的データのセットまで

リモートセンシング

素晴らしいスペクトルインデックス - >スペクトルインデックス作成のガイド
オープンデータキューブ
- DEAノートブック - > ODCスタイルのワークフローで使用するコード
- DataCube -Stats-> ODCの統計分析ライブラリ
- GEOノートブック - >要素84のコード例
Raster4Ml->多数の植生指数
Lefa->骨折分析、リニアメント

サーバーレス

kerchunk-> zarr経由のクラウドベースのデータへのサーバーレスアクセス
- KerchunkGeoH5-> Geoscient Analyst/GeoH5へのアクセスは、Kerchunkを介してサーバーを越えてプロジェクト
- Icehunk-> Tensor / nd -Arrayデータ用のトランザクションストレージエンジンクラウドオブジェクトストレージで使用するために設計されています。

STACカタログ

DEA Stackstac-> Digital Earth Australiaデータを操作する例
Intake-stac
ML AOI拡張機能
MLモデル拡張仕様 - >カタログ化のための機械学習モデルの仕様
- 紙
ODC -STAC->データベース無料オープンデータキューブ
Pystac
sat-search
stackstac->メタデータはダスクとXarray Timeseriesをスピードアップしました

統計

オレンジ - >データマイニングGUI
hdstat->幾何学的中央値のアルゴリズム基礎
hdmedians

視覚化

TV->ターミナルで衛星画像を表示します
チティラー
座っています
hsdar
星
ペルーゴールドマイニングサー

鉱物電位

ニッケルミネラルポテンシャルマッピング - > ESRIベースの分析
目的性オンラインツール

鉱業経済学

Bluecap-> Minash Universityの鉱山の生存率を評価するためのフレームワーク
ZIPFS LAW->鉱物堆積の分布の適合曲線
pyasx-> asxデータフィードスクレイピング
金属価格API->コンテナ化されたマイクロサービス

視覚化

ナパリ - >多次元画像ビューアー
Holoviews->大規模なデータの視覚化
GraphViz->グラフプロット/表示支援Windowsのインストール情報
Spatial-kde

コロマップ

CET知覚的に均一なコロマップ
PU Colormaps-> Geoscienceアナリストのユーザー向けにフォーマットされています
Colormapの歪み - >地球物理学的データの非知覚コロマップによって作成された歪みを示すパネルアプリ
Colormpasからデータをリッピングします
地球科学コードプロジェクトを開きます

地理空間

Geospatial> - 複数の一般的なPythonパッケージをインストールします
地理空間パイソン - >キュレーションリスト

テクノロジースタック

C

GDAL->絶対に重要なデータ変換と分析のフレームワーク
- ツール - >注コマンドラインツールには非常に便利な多くのコマンドラインツールがあります

ジュリア

ジュリア・アース - >地球科学における地理空間データ科学と地球統計学的モデリングの育成
Julia Geodynamics->計算地理力学コード
地球科学のためのジュリアの紹介

Python -Pydata

Anaconda->このパッケージマネージャーと一緒にすでにロットをインストールしてください。
- GDAL et al-> GDALから痛みを取り、Tensorflowがここにインストールします
- git bash-> condaがgit bashで動作するようにする
Numpy多次元アレイ
パンダの表データ分析
Matplotlibの視覚化
Zarr->圧縮された、チャンクされた分散配列
dask->並列、分散コンピューティング
- Dask Cloud Provider->クラウドでクラスターを自動的に起動する
- ダスクの中央値 - >ノートブックダスクの中央値機能プロトタイプを与える
Python Geospatial Ecosystem->キュレーション情報

さび - ジェオラスト

Georust->錆の地理空間ユーティリティのコレクション

データベース

duckdb->プロセスでspeedのolap db-いくつかの地理空間および配列機能があります
Ibis + duckdb Geopsatial-> Scipy2024 Talk

データサイエンス

Python Data Scienceテンプレート - >プロジェクトパッケージのセットアップ
素晴らしいPythonデータサイエンス - >キュレーションガイド

確率

distfit->確率密度フィッティング

科学

地球科学のためのPythonリソース
素晴らしい科学コンピューティング

ドッカー

AWSディープラーニングコンテナ
空間ドッカー
DL Docker Geospatial
ロッカー
Docker Lambda
ジオベース
DL Docker Geospatial

オントロジー

クイーンズランド州地質学会語語彙
- 地質特性データベース
- ジオフィーチャーズ
西オーストラリア地質学会
層序
Geoscience Knowledge Manager
Geosciml語彙

本

パイソン

Python Geospatial Analysis Cookbook
Pythonを使用したジオプロセシング - >マニングライブブック

他の

教科書
石油およびガス産業における機械学習
rとのジオコンポーション
EarthData Cloud Cookbook-> NASAリソースへのアクセス方法
データクリーナーの料理本 - > UNIXツールをデータレラングとクリーニングに有効に活用する
数学的地球科学の百科事典
数学地球科学のハンドブック

他の

gxpy-> geosoft python api
arearxiv-> preprintアーカイブから論文をダウンロードします
Essoar-> Preprint Paper Archive

データセット

世界

地質学

岩盤 - >世界の一般化された地質
グリム - >グローバル岩石学マップ
古生代の古生代の古地理的地域マップの古地理学
堆積層 - >土壌、レジョリス、堆積堆積物層のグローバルな1 kmのグリッド厚の厚さ
世界のストレスマップ - >地殻の現在のストレス場に関する情報のグローバル編集
GMBA->グローバルマウンテンインベントリ

地球物理学

重力

曲率 - >重力勾配データからのグローバル曲率分析
WGM 2012

磁気学

EAMG2V3 _>地球磁気異常グリッド
WDMAM-> World Digital Magnetic Anomaly Map

マグネトテルリック

EMC->電気伝導率のグローバル3D逆モデル

地震

ラボSlnaafsa
ラボCAM2016
Moho-> Gemmaデータ
Moho-> Szwillusデータ
地震速度 - > Debayle et al
lithoref18->共同反転と複数のデータセットの分析からのリソスフェアと上部マントルのグローバル参照モデル
Crust1.0->グローバル地殻モデルNetCDF
概要ホームページ

熱

熱流

一般的な

Deep Time Digital Earth->さまざまなデータソースとモデルのデータと視覚化
EarthChem->コミュニティ主導の保存、発見、アクセス、および地球化学、地質年代学、岩石学的データの視覚化
Georoc->岩の地球化学的組成
Global Geology-> GTS2020 TimesCaleにマッピングされたGIS形式でグローバル地質マップを作成するための短いレシピ（ShapeFileなど）
大規模な州委員会
マントルプルーム
堆積物の厚さ - >マップ
spatialreference.org->ウェブサイトのリポジトリ

オーストラリア

一般的な地球モデル
重いミネラルマップ
オーストラリアパイロットの重いミネラルマップ
光沢のあるアプリ

地球化学

オーストラリア大陸の表面岩とレゴリスの主要な酸化物濃度の予測グリッド - >さまざまな酸化物

地質学

アルカリ岩アトラス
新生代
中生代
古生代
Archaean
検索
原生代アルカリ岩 - >原生代アルカリと関連する火成岩GIS
新生代
中生代
古生代
Archaean
- Paper https://ecat.ga.gov.au/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/147963
水文地理学 - >オーストラリアの水文地質学地図
水文地理学 - > 5m
層状地質学 - > 1m
表面地質 - > 1Mスケール
オーストラリアの不回転ヌトラマイックマグマイベントGISデータセット

地球物理学

重力 - > 2019オーストラリア国立重力グリッド

磁気学

TMI->オーストラリアの磁気異常マップ、第7版、2019 TMI
40m-> 40mバージョン
vrtp->総オーストラリアの総磁気強度（TMI）グリッドは、ポール（VRTP）2019への変動削減を伴います
1VD->オーストラリアの総磁気強度グリッド2019-最初の垂直誘導体（1VD）

放射測定

放射測定 - >オーストラリアの完全な放射測定グリッド（radmap）v4 2019モデル化された埋め込み
K->オーストラリアの放射測定グリッド（RADMAP）V4 2019フィルタリングPCTカリウムグリッド
u->オーストラリアの放射測定グリッド（radmap）v4 2019フィルタリングPPMウラン
Th->オーストラリアの放射測定グリッド（RADMAP）V4 2019フィルタリングPPMトリウム
オーストラリアの放射測定グリッド（RADMAP）V4 2019比トリウムカリウム上のトリウム
u/k->オーストラリアの放射測定グリッド（radmap）v4 2019比カリウム上のウラン
u/th->オーストラリアの放射測定グリッド（radmap）v4 2019比率トリウム上のウラン
U squared/th->オーストラリアの放射測定グリッド（radmap）v4 2019比
用量速度 - >オーストラリアの放射測定グリッド（RADMAP）V4 2019フィルター処理された陸生用量速度
三元画像 - >オーストラリアの放射測定グリッド（radmap）v4 2019-三元画像（k、th、u）

ausaem

ausaem 1-> ausaem year 1 nt/qld airborne電磁調査。 GA層状の地球反転産物
ausaem 1-> ausaem year 1 nt/qld：Tempest®空中電磁データとEMフロー®導電率の推定値
ausaem 1-> ausaem1解釈データパッケージ
ausaem 2-> ausaem 02 wa/nt 2019-20空中電磁調査
ausaem – wa-> ausaem – wa、マーチソン空中電磁調査ブロック
ausaem – wa-> ausaem-wa、南西アルバニー空中電磁調査ブロック
ausaem – wa-> ausaem WA 2020-21、イースタンゴールドフィールド＆イーストイルガーンエアボーン
ausaem – wa-> ausaem（wa）2020-21、Earaheedy＆Desert Strip
ausaem erc-> ausaem Eastern Resources Corridor
ausaem wrc-> ausaem Western Resources Corridor
Interpの概要
オーストラリア北部と同様の方法で、AUSEMの全国的な導電性グリッド - >全国のML補間

Auslamp

オーストランプ海 - >オーストラリア南東部の抵抗性モデルAuslamp Magnetotelluricデータから
ビクトリアデータ
NSWデータ
auslamp tisa->マグネトテルリクスに由来する抵抗性モデル：auslamp -tisaプロジェクト
Auslamp Delamerian-> Auslamp Magnetotelluricデータからのデラメリアン造山帯のリソスフェア抵抗率モデル
auslamp ne sa
Auslamp Gawler
Auslampステーション - > 2017年頃
タスマニデス紙

モホ

Moho 2019および2023
- 紙

鉱物堆積物

オーストラリアの主要な鉱物堆積物の地質学的環境、年齢と寄付
オーストラリア鉱山生産のための包括的なデータセット1799から2021
- 紙

鉱物電位

概要 - Geoscience Australia->出版物とデータセットの概要
堆積物には亜鉛がホストされました
報告
堆積物をホストした銅
報告
抽象的な
カーボナタイト希土類元素
- 紙

鉱山廃棄物

オーストラリアの鉱山廃棄物

ネイティブタイトル

全国ネイティブタイトル法廷

リモートセンシング

Landsat Bare Earth -Landsatの裸地の中央値
土壌および岩相モデリングのための強化されたバレストアースランドサット画像：データセット - >強化の詳細
高解像度の衛星画像からマッピングされたグローバルマイニングフットプリント**紙
dem->オーストラリア1秒のsrtm dem ofさまざまな種類

構造

オーストラリアの主要な地殻境界-2024版

速度

au tomo->同期および非同期の周囲ノイズイメージングからのオーストラリア地殻の次世代速度モデル

地形

マルチスケール地形位置-RGB
情報
地形ウェットネスインデックス-1および3アーク秒
情報
地形位置インデックス-1および3アーク秒
情報
風化強度モデル
- 紙
情報
{info]（https://researchdata.edu.au/weathering-intences-model-australia/1361069）

北部

厚さのティサ - >補間グリッドを備えたテナントクリークMT ISAのカバー厚のポイント
地域のAEM調査と機械学習を使用した高解像度の導電率マッピング - > AUSAEMのML導電率補間
拡張要約
固体地質学 - >北オーストラリアのクラトンの固体地質
反転モデル - >北オーストラリアのクラトン3D重力と磁気反転モデル
Ni-Cu-PGE->オーストラリアの侵入ホスト留置Ni-Cu-PGE硫化物堆積物の可能性：ミネラルシステムの誇りの大陸規模分析
TISA IOCG->酸化鉄銅金（IOCG）テナントクリークのミネラルポテンシャル評価 - MT ISA地域：地理空間データ
TISAの変化 - > 3D重力と磁気反転を使用したマグネタイトおよびヘマタイトの変化プロキシの生成

南オーストラリア

地質学

岩盤地質学
結晶性地下室 - >結晶性地下室交差ドリルホール
鉱山と鉱物堆積物
ミネラルドリルホール
固体地質学3d
100K障害
Archaean
Archaean Faults
メソプロテロゾティック - >ミドル
メソプロテロゾティック - >中断
メソプロテロゾティック - >遅い
メソプロテロゾティック断層 - >遅い断層
新原生代
新原生代断層
スチュアートシェルフ堆積銅3Dモデル
表面地質

地球物理学

auslamp 3d->磁気伸線反転
GCAS-> Gawler Craton Airborne Survey
重力 - >重力グリッド
ステーション - >重力ステーション
磁気 - >磁気
地震ライン - >地震線

ゴーラー

Gawler MPP-> Gawler Mineral Promotion Project-データ

クイーンズランド州

概要
ディープマイニングクイーンズランド - >ディープマイニングクイーンズランド
堆積アトラス - >ノースウエストミネラル州鉱床アトラス
地質 - >地質学シリーズの概要
ミネラルとエネルギーのレポート - >北西クイーンズランドミネラルアンドエネルギー州レポート2011 -NWQMEP
ベクトル化 - >鉱物地球化学ベクトリング
石油井戸
石炭シームガス井戸
ドリルホール

cloncurry

Toolkit-> Multielement ToolkitおよびLaboratory

ノーザンテリトリー

ARUNTA IOCG->酸化鉄群 - 角質金の可能性南アランンタ地域
サウスウラン - >サザンノーザンテリトリーウランおよび地熱エネルギーシステム評価デジルデータパッケージ
テナントクリーク - >ノーザンテリトリー、東テナント地域のマグネトテル尿データに由来する導電率モデル

ニューサウスウェールズ州

地質学

シームレスな地質学 - > NSWシームレス地質データパッケージ（このページにも古いバージョン）

鉱物潜在データパッケージ

クルナモナ
イースタンラクラン
セントラルラクラン
ニューイングランド南部

西オーストラリア

地球化学

苦鉄質/超首相

地質学

100kの岩盤
表面用の100kマップシートあなたは個別にダウンロードして結合する必要があります - それらは一貫していません
表面用の250kマップシートあなたは個別にダウンロードして結合する必要があります - それらは一貫していません
500K岩盤
放棄された鉱山
鉱物の発生

鉱物電位

Komatiite Hosted Nickel
報告

目的性

山羊座 - >ミネラルシステムアプローチを使用した目的性分析 - 山羊座のケーススタディプロジェクト
キング・レオポルド - >キング・レオポルド・オロゲンとレナード・シェルフのミネラルの見込み
イルガーンゴールド
イルガーン2->東部のイルガーンクラトンでの予測鉱物発見：造山性の金鉱物システムの地区規模のターゲティングの例
[ショップノート] - > WAには、USBドライブで50-60AUタイプの価格で購入できるいくつかのプロスペクティビティパッケージがあります - Geospaital Mapsセクションを参照してください

タスマニア

地質学

250k
500k
25K
鉱物の発生
3Dモデル

ビクトリア

シームレスな地質学

ニュージーランド

ミネラルデータパック - >鉱物探査データパック

北米

全国規模の地球物理学的、地質学的、鉱物資源データとグリッド - >オーストラリアのデータもあります
地下水ウェル - >データベース
北米全体の最大水平応力方向と相対応力の大きさ（断層レジーム）データ

カナダ

地質学

地図
地質 - >更新された岩盤地質マップ
地質学 - >サウスレイとハーンドメインの一部の岩盤地質編集と地域合成、チャーチル州、ノースウエスト準州、サスカチュワン州、ヌナブト、マニトバ、アルバータ
Moho-> Moho深度の全国データベースは、地震屈折と遠心主義調査からの推定値を推定します

地球物理学

DAP検索 - > Geoportal Search-注意してください。
[重力、磁気、放射測定] - >主に国の規模

ヨーロッパ

フィンランド

FODD->フェノサンド鉱物堆積物

アイルランド

MPM->鉱物強毛症マッピングプロジェクト

コード付きの論文

NLP

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s25901974222000064?via%3dihub#bib20-->地球科学言語モデルとそれらの本質的な評価 - > nrcanコード上の[モデルを含む]
https://www.researchgate.net/publication/334507958_word_embeddings_for_application_in_geosciences_development_evaluation_and_examples_of_soil -related_concepts-> geovec [モデルを含む]
https://www.researchgate.net/publication/347902344_portuguese_word_embeddings_the_oil_and_gas_industry_development_and_evaluation-> petrovec [モデルを含む]
ジャーナルサプリメントからの地球化学的データセットの自動検索と照合のためのリソース

地球化学

https://www.researchgate.net/publication/365758387_a_resource_for_automated_search_and_collation_of_geochemical_datasets_from_journal_supplements
- https://github.com/erinlmartin/figshare_geoscrape?s=09

地質学

https://github.com/sydney-machine-learning/autoencoders_remotesensing->岩石マッピング用のスタッキングオートエンコーダー

ミネラル

https://www.researchgate.net/publication/318839364_network_analysis_of_mineralogical_systems

機能データを備えた論文

これらは、指定されたデータから地理的に出力を再現できます。

ミネラルの誇り

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0169136821000101000x#s0135->カナダのマグマNi（±cu±co±pge）硫化鉱物システム[読みに値する価値ある
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0169136821006612#b0510->堆積物ホストZN – PBミネラルシステムとその重要な原材料のデータ駆動型プロスペクリビティモデリング[読書に相当する価値がある]
https://www.researchgate.net/publication/358956673_towards_a_fuly_data-driven_prospectivity_mapping_methodology_a_case_study_of_the_southeastern_churchill_province_quebec_and_labrador

イングランド

https://www.researchgate.net/publication/358083076_machine_learning_for_geochemical_exploration_classifying_metallogenic_fertility_in_arc_magmas_and_insights_into_polphyry_copper_deposit_formation

地球化学

https://www.researchgate.net/publication/361076789_automated_machine_learning_pipeline_for_geochemical_analysis

地質学

https://eprints.utas.edu.au/32368/->岩石学とメタマティズムの機械支援モデリング

地球物理学

https://github.com/tomasnaprstek/aeromagnetic_cnn -aeromagnetic cnn
Paper https://www.researchgate.net/publication/354772176_convolution_neural_networks_applied_to_the_interpretation_of_lineaments_in_aeromagnetic_data
PHD->空磁性データにおけるリニアメントの補間と解釈のための新しい方法
Paper https://www.researchgate.net/publication/354772176_convolution_neural_networks_applied_to_the_interpretation_of_lineaments_in_aeromagneta_data-> convolution neural Neural Networksは、エアモニオンのデータの解釈の解釈に適用されます。

地理空間出力 - コードなし

https://geoscience.data.qld.gov.au/report/cr113697-> NWMPデータ駆動型の鉱物探査と地質マッピング[CSIROも]

雑誌

https://www.sciencedirect.com/journal/artificial-intelligence-in-geosciences-> Geosciencesの人工知能

論文

通常、MLではなく、コード/データがなく、場合によってはまったく利用できない場合があります
最終的には、データパッケージがあるか、NSWゾーンの研究とは異なるものに分離されます。
ただし、エリアに興味がある場合は、ラフガイドとして他に何もない場合、多くの場合、写真をジオリファレンスできます。
一般に、これらは再現性がありません - NSWのプロスペクティビティゾーンの研究やNWQMPのようないくつかは、いくつかの作業にあります。
このセクションの時折の論文は、上記でリストできます

ファイルは新しくなっています

一般的な

https://www.researchgate.net/publication/337650865_a_combinative_knowledge-driven_integration_method_for_integrating_geophysical_layers_with_geological_and_geochemical_datasets
https://link.springer.com/article/10.1007/S11053-023-10237-W-ミネラルの目的性マッピングのための新世代の人工知能アルゴリズム
https://www.researchgate.net/publication/235443297_addressing_challenges_with_exploration_datasets_to_generate_usable_mineral_potential_maps
https://www.researchgate.net/publication/330077321_an_improved_data-driven_multiple_criteria_decision-making_procedure_spatial_modeling_of_mineral_prospectivion_adaption_of_prediction-funce_adplot_anction
鉱物探査用の人工知能：データサイエンスからの将来の方向性に関するレビューと視点 - > https：//www.sciencedirect.com/science/article/s0012825224002691
https://www.researchgate.net/project/bayesian-machine-learning-for-geological-modeling-and-geophysical-segmentation
https://www.researchgate.net/publication/229714681_classifiers_for_modeling_of_mineral_potential
https://www.researchgate.net/publication/352251078_data_analysis_methods_prospectivity_modelling_as_applied_to_mineral_exploration_targeting_state of-the-art_and_outlook
https://www.researchgate.net/publication/267927728_data-driven_evidential_belief_modeling_of_mineral_potential_using_few_prospects_and_evidence_with_missing_values
https://www.linkedin.com/pulse/deep-learning-meets-downward-continuation-caldera-analytics/?trackingid=ybkv3ukni7ygh3irchzdgw%3d%3d
https://www.researchgate.net/publication/382560010_dinov2_rocks_geological_image_analysis_classification_segmentation_and_interpletability
https://www.researchgate.net/publication/368489689_discrimination_of_pb-zn_deposit_types_using_sing_sing_sing_sing_sights_from_machine_learning_algorithm
https://link.springer.com/article/10.1007/S11430-024-1309-9->ミネラルの目的性マッピングのための説明可能な人工知能モデル
https://www.researchgate.net/publication/229792860_from_predictive_mapping_of_mineral_prospectivity_to_quantitative_estimation_of_number_of_undiscovered_prospects
https://www.researchgate.net/publication/339997675_fuly_reversible_neural_networks_for_large-scale_surface_and_sub-surface_characterization_via_remote_sensing
- アークシヴ
- プレゼンテーション
- 会議
- ジュリアコン
https://www.researchgate.net/publication/220164488_geocomputation_of_mineral_exploration_targets
https://www.researchgate.net/publication/272494576_geological_knowledge_discovery_and_minerals_targeting_from_regolith_using_a_machine_learning_approach
https://www.researchgate.net/publication/280013864_geometric_averay_of_spatial_evidence_data_layers_gis bedyi-criteria_decision-making_approach_to_mineral_prospivity_mappicivid
https://www.researchgate.net/publication/355467413_harnessing_the_power_of_artificial_intelligence_and_machine_learning_in_mineral_exploration-opportunities_and_cautionary_notes
https://www.researchgate.net/publication/335819474_importance_of_spatial_predictor_variable_selection_in_machine_learning_applications_-moving_from_data_reproduction_to_spatial_prediction
https://www.researchgate.net/publication/337003268_improved_supervided_classification_of_bedrock_in_areas_of_transported_overburden_applying_domain_expertise_at_kerkasha_eritrea- gazley/hood
https://www.researchgate.net/publication/360660467_lithospheric_conductors_reveal_source_regions_of_convergent_margin_mineral_systems
https://api.research-repository.uwa.edu.au/portalfiles/portal/5263287/lysytsyn_volodymyr_volodymyr_2015.pdf（Phd論文）GISベースの上皮銅の見習いマッピングのマッピング、オーストラリア
https://www.researchgate.net/publication/374972769_knowledge_and_technology_transfer_in_and_beyond_mineral_exploration->ミネラル探索を超えて知識と技術移転
https://www.researchgate.net/publication/331946100_machine_learning_for_data-driven_discovery_in_solid_earth_geoscience
https://theses.hal.science/tel-04107211/document-地表下の地質学的な不均一なソースの機械学習アプローチ
https://www.researchgate.net/publication/309715081_magmato-hydrothermal_space_a_new_metric_for_geochemical_characterisation_of_metallic_ore_deposits-マグマト - ハイドロ植物局：メタマイケルの新しいメトリックのための新しいメトリック
https://www.researchgate.net/publication/220164234_mapping_complexity_of_spatial_distribution_of_faults_using_fractal_and_multifractal_models_vectoring_towards_exploration
https://www.researchgate.net/publication/220163838_objective_selection_of_suitable_unit_cell_size_in_data-driven_modeling_of_mineral_prospecivity
https://www.researchgate.net/publication/273500012_prediction-area_p-a_plot_and_c-a_fractal_analysis_to_classify_and_evaluate_evidedial_maps_for_mineral_prospecivitivivity_modeling
https://www.researchgate.net/publication/354925136_soil-sample_geochemistry_normalided_by_class_membership_from_machine-learnt_clusters_of_satellite_and_geophysics_data [gazley/hood]
https://link.springer.com/article/10.1007/S12665-024-11870-1->人間の感覚の関与に依存する地球科学マップの不確実性の定量化
https://www.researchgate.net/publication/235443294_the_effect_of_map-scale_on_geological_complexity
https://www.researchgate.net/publication/235443305_the_effect_of_map_scale_on_geological_complexity_for_computer-aided_exploration_targeting
https://link.springer.com/article/10.1007/S11053-024-10322-8->データ駆動型のミネラルの目的マッピングにおけるワークフローによる不確実性

ミネラルの誇り

オーストラリア

https://www.mdpi.com/2072-4292/15/16/4074->ミネラルの目的性マッピングのための空間的データ駆動型アプローチ
https://www.researchgate.net/publication/353253570_a_truly_spatial_random_forests_algorithm_for_geoscience_data_analysis_and_modelling
https://www.researchgate.net/publication/253217016_advanced_methodologies_for_the_analysis_of_databases_of_mineral_deposits_and_major_faults
https://www.researchgate.net/publication/362260616_assessing_the_impact_of_conceptual_mineral_systems_unc evernyty_on_prospecivitivity_predictions
https://www.researchgate.net/publication/352310314_central_lachlan_mineral_potential_study
https://meg.resourcesregulator.nsw.gov.au/sites/default/files/2024-05/eith%202024%20muller_exploration_in_in_the_house_keynote.pdf->重要なミネラル - ジェネレーティブなAIIを使用して、見込み性マッピング
https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/22020586.2019.12073159?needaccess=true->鉱物システムアプローチと機械学習と統合：MT Woods in Northery - Norther -Norther -North -North Woodsの「現代鉱物探査」の事例研究南オーストラリア州ガーラークラトン
https://www.researchgate.net/publication/365697240_mineral_potential_modelling_of_orogenic_gold_systems_in_the_granites-tanami_orogen_northern_territor_australia_a_multi-technique_approch
https://publications.csiro.au/publications/publication/piciro：ep2022-0483->クイーンズランド州イースタンイサ州の主要な鉱物システムの署名：データ分析からの新しい視点
https://link.springer.com/article/10.1007/s11004-021-09989-z -> Stochastic Modelling of Mineral Exploration Targets
https://www.researchgate.net/publication/276171631_Supervised_Neural_Network_Targeting_and_Classification_Analysis_of_Airborne_EM_Magnetic_and_Gamma-ray_Spectrometry_Data_for_Mineral_Exploration
https://www.researchgate.net/publication/353058758_Using_Machine_Learning_to_Map_Western_Australian_Landscapes_for_Mineral_Exploration
https://www.researchgate.net/publication/264535019_Weights-of-evidence_and_logistic_regression_modeling_of_magmatic_nickel_sulfide_prospectivity_in_the_Yilgarn_Craton_Western_Australia

アルゼンチン

https://www.researchgate.net/publication/263542691_ANALYSIS_OF_SPATIAL_DISTRIBUTION_OF_EPITHERMAL_GOLD_DEPOSITS_IN_THE_DESEADO_MASSIF_SANTA_CRUZ_PROVINCE
https://www.researchgate.net/publication/263542560_EVIDENTIAL_BELIEF_MAPPING_OF_EPITHERMAL_GOLD_POTENTIAL_IN_THE_DESEADO_MASSIF_SANTA_CRUZ_PROVINCE_ARGENTINA
https://www.researchgate.net/publication/277940917_Porphyry_epithermal_and_orogenic_gold_prospectivity_of_Argentina
https://www.researchgate.net/publication/269518805_Prospectivity_for_epithermal_gold-silver_deposits_in_the_Deseado_Massif_Argentina
https://www.researchgate.net/publication/235443303_Prospectivity_mapping_for_multi-stage_epithermal_gold_mineralization_in_Argentina

ブラジル

https://www.researchgate.net/publication/367245252_Geochemical_multifractal_modeling_of_soil_and_stream_sediment_data_applied_to_gold_prospectivity_mapping_of_the_Pitangui_Greenstone_Belt_northwest_of_Quadrilatero_Ferrifero_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/381880769_How_do_non-deposit_sites_influence_the_performance_of_machine_learning-based_gold_prospectivity_mapping_A_study_case_in_the_Pitangui_Greenstone_Belt_Brazil
https://www.researchsquare.com/article/rs-5066453/v1 -> Enhancing Lithium Exploration in the Borborema Province, Northeast Brazil: Integrating Airborne Geophysics, Low-Density Geochemistry, and Machine Learning Algorithms
https://www.researchgate.net/publication/362263694_Machine_Learning_Methods_for_Quantifying_Uncertainty_in_Prospectivity_Mapping_of_Magmatic-Hydrothermal_Gold_Deposits_A_Case_Study_from_Juruena_Mineral_Province_Northern_Mato_Grosso_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/360055592_Predicting_mineralization_and_targeting_exploration_criteria_based_on_machine-learning_in_the_Serra_de_Jacobina_quartz-pebble-metaconglomerate_Au-U_deposits_Sao_Francisco_Craton_Brazil

ファジー

https://www.researchgate.net/publication/272170968_A_Comparative_Analysis_of_Weights_of_Evidence_Evidential_Belief_Functions_and_Fuzzy_Logic_for_Mineral_Potential_Mapping_Using_Incomplete_Data_at_the_Scale_of_Investigation A Comparative Analysis of Weights of Evidence, Evidential Belief Functions, and Fuzzy Logic for Mineral Potential Mapping Using Incomplete Data at the Scale of Investigation
https://www.researchgate.net/publication/360386350_Application_of_Fuzzy_Gamma_Operator_to_Generate_Mineral_Prospectivity_Mapping_for_Cu-Mo_Porphyry_Deposits_Case_Study_Kighal-Bourmolk_Area_Northwestern_Iran
https://www.researchgate.net/publication/348823482_Combining_fuzzy_analytic_hierarchy_process_with_concentration-area_fractal_for_mineral_prospectivity_mapping_A_case_study_involving_Qinling_orogenic_belt_in_central_China
https://tupa.gtk.fi/raportti/arkisto/m60_2003_1.pdf -> Conceptual Fuzzy Logic Prospectivity Analysis of the Kuusamo Area
https://www.researchgate.net/publication/356508827_Geophysical-spatial_Data_Modeling_using_Fuzzy_Logic_Applied_to_Nova_Aurora_Iron_District_Northern_Minas_Gerais_State_Southeastern_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/356937528_Mineral_prospectivity_mapping_a_potential_technique_for_sustainable_mineral_exploration_and_mining_activities_-_a_case_study_using_the_copper_deposits_of_the_Tagmout_basin_Morocco

カナダ

http://www.geosciencebc.com/i/pdf/SummaryofActivities2015/SoA2015_Granek.pdf -> Advanced Geoscience Targeting via Focused Machine Learning Applied to the QUEST Project Dataset, British Columbia
https://open.library.ubc.ca/soa/cIRcle/collections/ubctheses/24/items/1.0340340 -> Application of machine learning algorithms to mineral prospectivity mapping
https://www.researchgate.net/publication/369599705_A_study_of_faults_in_the_Superior_province_of_Ontario_and_Quebec_using_the_random_forest_machine_learning_algorithm_spatial_relationship_to_gold_mines
https://www.researchgate.net/publication/273176257_Data-_and_Knowledge_driven_mineral_prospectivity_maps_for_Canada's_North
https://www.researchgate.net/publication/300153215_Data_mining_for_real_mining_A_robust_algorithm_for_prospectivity_mapping_with_uncertainties
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1674987123002268 -> Development and application of feature engineered geological layers for ranking magmatic, volcanogenic, and orogenic system components in Archean greenstone belts
https://qspace.library.queensu.ca/bitstream/handle/1974/28138/Cevik_Ilkay_S_202009_MASc.pdf?sequence=3&isAllowed=y -> MACHINE LEARNING ENHANCEMENTS FOR KNOWLEDGE DISCOVERY IN MINERAL EXPLORATION AND IMPROVED MINERAL RESOURCE CLASSIFICATION
https://www.researchgate.net/publication/343511849_Identification_of_intrusive_lithologies_in_volcanic_terrains_in_British_Columbia_by_machine_learning_using_Random_Forests_the_value_of_using_a_soft_classifier
https://www.researchgate.net/publication/365782501_Improving_Mineral_Prospectivity_Model_Generalization_An_Example_from_Orogenic_Gold_Mineralization_of_the_Sturgeon_Lake_Transect_Ontario_Canada
https://www.researchgate.net/publication/348983384_Mineral_prospectivity_mapping_using_a_VNet_convolutional_neural_network
corporate link
https://www.researchgate.net/publication/369048379_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Machine_Learning_Techniques_for_Gold_Exploration_in_the_Larder_Lake_Area_Ontario_Canada
https://www.researchgate.net/publication/337167506_Orogenic_gold_prospectivity_mapping_using_machine_learning
https://www.researchgate.net/publication/290509352_Precursors_predicted_by_artificial_neural_networks_for_mass_balance_calculations_Quantifying_hydrothermal_alteration_in_volcanic_rocks
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10369-7 -> Predictive Modeling of Canadian Carbonatite-Hosted REE +/− Nb Deposits
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300422001406 -> Preliminary geological mapping with convolution neural network using statistical data augmentation on a 3D model
https://www.researchgate.net/publication/352046255_Study_of_the_Influence_of_Non-Deposit_Locations_in_Data-Driven_Mineral_Prospectivity_Mapping_A_Case_Study_on_the_Iskut_Project_in_Northwestern_British_Columbia_Canada
https://www.researchgate.net/publication/220164155_Support_vector_machine_A_tool_for_mapping_mineral_prospectivity
https://www.researchgate.net/publication/348111963_Support_Vector_Machine_and_Artificial_Neural_Network_Modelling_of_Orogenic_Gold_Prospectivity_Mapping_in_the_Swayze_greenstone_belt_Ontario_Canada
PhD thesis -> https://zone.biblio.laurentian.ca/bitstream/10219/3736/1/PhD%20Thesis%20Maepa_20210603.%281%29.pdf -> Exploration targeting for gold deposits using spatial data analytics, machine learning and deep transfer learning in the Swayze and Matheson greenstone belts, Ontario, Canada
https://data.geology.gov.yk.ca/Reference/95936#InfoTab -> Updates to the Yukon Geological Survey's mineral potential mapping methodology
http://www.geosciencebc.com/i/pdf/SummaryofActivities2015/SoA2015_Granek.pdf -> Advanced Geoscience Targeting via Focused Machine Learning Applied to the QUEST Project Dataset, British Columbia

Central Africa

https://www.researchgate.net/publication/323452014_The_Utility_of_Machine_Learning_in_Identification_of_Key_Geophysical_and_Geochemical_Datasets_A_Case_Study_in_Lithological_Mapping_in_the_Central_African_Copper_Belt
https://www.researchgate.net/publication/334436808_Lithological_Mapping_in_the_Central_African_Copper_Belt_using_Random_Forests_and_Clustering_Strategies_for_Optimised_Results

チリ

https://www.researchgate.net/publication/341485750_Evaluation_of_random_forest-based_analysis_for_the_gypsum_distribution_in_the_Atacama_desert

中国

https://www.researchgate.net/publication/374968979_3D_cooperative_inversion_of_airborne_magnetic_and_gravity_gradient_data_using_deep_learning_techniques - 3D cooperative inversion of airborne magnetic and gravity gradient data using deep learning techniques [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/369919958_3D_mineral_exploration_Cu-Zn_targeting_with_multi-source_geoscience_datasets_in_the_Weilasituo-bairendaba_district_Inner_Mongolia_China
https://www.researchgate.net/publication/350817136_3D_Mineral_Prospectivity_Mapping_Based_on_Deep_Metallogenic_Prediction_Theory_A_Case_Study_of_the_Lala_Copper_Mine_Sichuan_China
https://www.researchgate.net/publication/336771580_3D_Mineral_Prospectivity_Mapping_with_Random_Forests_A_Case_Study_of_Tongling_Anhui_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136823005772 -> 3D mineral prospectivity modeling in the Sanshandao goldfield, China using the convolutional neural network with attention mechanism
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009281924001144 -> 3D mineral prospectivity modeling using deep adaptation network transfer learning: A case study of the Xiadian gold deposit, Eastern China
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009281924000497 -> 3D mineral prospectivity modeling using multi-scale 3D convolution neural network and spatial attention approaches
https://www.researchgate.net/publication/366201930_3D_Quantitative_Metallogenic_Prediction_of_Indium-Rich_Ore_Bodies_in_the_Dulong_Sn-Zn_Polymetallic_Deposit_Yunnan_Province_SW_China
https://www.researchgate.net/publication/329600793_A_combined_approach_using_spatially-weighted_principal_components_analysis_and_wavelet_transformation_for_geochemical_anomaly_mapping_in_the_Dashui_ore-concentration_district_Central_China
https://www.researchgate.net/publication/349034539_A_Comparative_Study_of_Machine_Learning_Models_with_Hyperparameter_Optimization_Algorithm_for_Mapping_Mineral_Prospectivity
https://www.researchgate.net/publication/354132594_A_Convolutional_Neural_Network_of_GoogLeNet_Applied_in_Mineral_Prospectivity_Prediction_Based_on_Multi-source_Geoinformation
https://www.researchgate.net/publication/369865076_A_deep-learning-based_mineral_prospectivity_modeling_framework_and_workflow_in_prediction_of_porphyry-epithermal_mineralization_in_the_Duolong_Ore_District_Tibet
https://www.researchgate.net/publication/374982967_A_Framework_for_Data-Driven_Mineral_Prospectivity_Mapping_with_Interpretable_Machine_Learning_and_Modulated_Predictive_Modeling
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824002026 -> A Global-Local collaborative approach to quantifying spatial non-stationarity in three-dimensional mineral prospectivity modeling
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10344-2 -> A Heterogeneous Graph Construction Method for Mineral Prospectivity Mapping [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/353421842_A_hybrid_logistic_regression_gene_expression_programming_model_and_its_application_to_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/375764940_A_lightweight_convolutional_neural_network_with_end-to-end_learning_for_three-dimensional_mineral_prospectivity_modeling_A_case_study_of_the_Sanhetun_Area_Heilongjiang_Province_Northeastern_China
https://www.researchgate.net/publication/339821823_A_Monte_Carlo-based_framework_for_risk-return_analysis_in_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/373715610_A_Multimodal_Learning_Framework_for_Comprehensive_3D_Mineral_Prospectivity_Modeling_with_Jointly_Learned_Structure-Fluid_Relationships
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824001343 -> A novel hybrid ensemble model for mineral prospectivity prediction: A case study in the Malipo W-Sn mineral district, Yunnan Province, China
https://www.researchgate.net/publication/347344551_A_positive_and_unlabeled_learning_algorithm_for_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/335036019_An_Autoencoder-Based_Dimensionality_Reduction_Algorithm_for_Intelligent_Clustering_of_Mineral_Deposit_Data
https://www.researchgate.net/publication/363696083_An_Integrated_Framework_for_Data-Driven_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Bagging-Based_Positive_Unlabeled_Learning_and_Bayesian_Cost-Sensitive_Logistic_Regression
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10349-x -> An Uncertainty-Quantification Machine Learning Framework for Data-Driven Three-Dimensional Mineral Prospectivity Mapping
https://link.springer.com/article/10.1007/s11004-023-10076-8 - An Interpretable Graph Attention Network for Mineral Prospectivity Mapping
https://www.researchgate.net/publication/332751556_Application_of_hierarchical_clustering_singularity_mapping_and_Kohonen_neural_network_to_identify_Ag-Au-Pb-Zn_polymetallic_mineralization_associated_geochemical_anomaly_in_Pangxidong_district
https://www.mdpi.com/2075-163X/14/9/945 -> Application of Machine Learning to Characterize Metallogenic Potential Based on Trace Elements of Zircon: A Case Study of the Tethyan Domain
https://www.researchgate.net/publication/339096362_Application_of_nonconventional_mineral_exploration_techniques_case_studies
https://www.researchgate.net/publication/325702993_Assessment_of_Geochemical_Anomaly_Uncertainty_Through_Geostatistical_Simulation_and_Singularity_Analysis
https://www.researchgate.net/publication/368586826_Bagging-based_Positive-Unlabeled_Data_Learning_Algorithm_with_Base_Learners_Random_Forest_and_XGBoost_for_3D_Exploration_Targeting_in_the_Kalatongke_District_Xinjiang_China
https://link.springer.com/article/10.1007/s11004-024-10153-6 -> Causal Discovery and Deep Learning Algorithms for Detecting Geochemical Patterns Associated with Gold-Polymetallic Mineralization: A Case Study of the Edongnan Region [UNSEEN]
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824001409 -> CNN-Transformers for mineral prospectivity mapping in the Maodeng–Baiyinchagan area, Southern Great Xing'an Range
https://www.researchgate.net/publication/347079505_Convolutional_neural_network_and_transfer_learning_based_mineral_prospectivity_modeling_for_geochemical_exploration_of_Au_mineralization_within_the_Guandian-Zhangbaling_area_Anhui_Province_China
https://www.researchgate.net/publication/352703015_Data-driven_based_logistic_function_and_prediction-area_plot_for_mineral_prospectivity_mapping_a_case_study_from_the_eastern_margin_of_Qinling_orogenic_belt_central_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0012825218306123 -> Deep learning and its application in geochemical mapping
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2024.1308426/full -> Deep gold prospectivity modeling in the Jiaojia gold belt, Jiaodong Peninsula, eastern China using machine learning of geometric and geodynamic variables
https://www.researchgate.net/publication/352893038_Detection_of_geochemical_anomalies_related_to_mineralization_using_the_GANomaly_network
https://www.researchgate.net/publication/357685352_Determination_of_Predictive_Variables_in_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Supervised_and_Unsupervised_Methods
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0375674221001370 -> Distinguishing IOCG and IOA deposits via random forest algorithm based on magnetite composition
https://www.researchgate.net/publication/340401748_Effects_of_Random_Negative_Training_Samples_on_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/360333702_Ensemble_learning_models_with_a_Bayesian_optimization_algorithm_for_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/267927676_Evaluation_of_uncertainty_in_mineral_prospectivity_mapping_due_to_missing_evidence_A_case_study_with_skarn-type_Fe_deposits_in_Southwestern_Fujian_Province_China
https://www.mdpi.com/2075-163X/14/5/492 ->Exploration Vectors and Indicators Extracted by Factor Analysis and Association Rule Algorithms at the Lintan Carlin-Type Gold Deposit, Youjiang Basin, China
https://www.researchgate.net/publication/379852209_Fractal-Based_Multi-Criteria_Feature_Selection_to_Enhance_Predictive_Capability_of_AI-Driven_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/338789096_From_2D_to_3D_Modeling_of_Mineral_Prospectivity_Using_Multi-source_Geoscience_Datasets_Wulong_Gold_District_China
https://www.researchgate.net/publication/359714254_Geochemical_characterization_of_the_Central_Mineral_Belt_U_Cu_Mo_V_mineralization_Labrador_Canada_Application_of_unsupervised_machine-learning_for_evaluation_of_IOCG_and_affiliated_mineral_potential
https://www.researchgate.net/publication/350788828_Geochemically_Constrained_Prospectivity_Mapping_Aided_by_Unsupervised_Cluster_Analysis
https://www.researchgate.net/publication/267927506_GIS-based_mineral_potential_modeling_by_advanced_spatial_analytical_methods_in_the_southeastern_Yunnan_mineral_district_China
https://www.researchgate.net/publication/380190183_Geologically_Constrained_Convolutional_Neural_Network_for_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/332997161_GNER_A_Generative_Model_for_Geological_Named_Entity_Recognition_Without_Labeled_Data_Using_Deep_Learning
https://www.researchgate.net/publication/307011381_Identification_and_mapping_of_geochemical_patterns_and_their_significance_for_regional_metallogeny_in_the_southern_Sanjiang_China
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10334-4 -> Identification of Geochemical Anomalies Using an End-to-End Transformer
https://www.researchgate.net/publication/359627130_Identification_of_ore-finding_targets_using_the_anomaly_components_of_ore-forming_element_associations_extracted_by_SVD_and_PCA_in_the_Jiaodong_gold_cluster_area_Eastern_China
https://www.researchgate.net/publication/282621670_Identifying_geochemical_anomalies_associated_with_Au-Cu_mineralization_using_multifractal_and_artificial_neural_network_models_in_the_Ningqiang_district_Shaanxi_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0375674224000943 -> Integrate physics-driven dynamics simulation with data-driven machine learning to predict potential targets in maturely explored orefields: A case study in Tongguangshan orefield, Tongling 、中国
https://www.researchgate.net/publication/329299202_Integrating_sequential_indicator_simulation_and_singularity_analysis_to_analyze_uncertainty_of_geochemical_anomaly_for_exploration_targeting_of_tungsten_polymetallic_mineralization_Nanling_belt_South_
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0883292724001987 -> Integrating soil geochemistry and machine learning for enhanced mineral exploration at the dayu gold deposit, south China block
https://www.mdpi.com/2071-1050/15/13/10269 -> Intelligent Identification and Prediction Mineral Resources Deposit Based on Deep Learning
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10396-4 -> Interpretable SHAP Model Combining Meta-learning and Vision Transformer for Lithology Classification Using Limited and Unbalanced Drilling Data in Well Logging
https://www.researchgate.net/publication/358555996_Learning_3D_mineral_prospectivity_from_3D_geological_models_using_convolutional_neural_networks_Application_to_a_structure-controlled_hydrothermal_gold_deposit
https://www.researchgate.net/publication/352476625_Machine_Learning-Based_3D_Modeling_of_Mineral_Prospectivity_Mapping_in_the_Anqing_Orefield_Eastern_China
https://www.researchgate.net/publication/331575655_Mapping_Geochemical_Anomalies_Through_Integrating_Random_Forest_and_Metric_Learning_Methods
https://www.researchgate.net/publication/229399579_Mapping_geochemical_singularity_using_multifractal_analysis_Application_to_anomaly_definition_on_stream_sediments_data_from_Funin_Sheet_Yunnan_China
https://www.researchgate.net/publication/328255422_Mapping_mineral_prospectivity_through_big_data_analytics_and_a_deep_learning_algorithm
https://www.researchgate.net/publication/334106787_Mapping_Mineral_Prospectivity_via_Semi-supervised_Random_Forest
https://www.researchgate.net/publication/236270466_Mapping_of_district-scale_potential_targets_using_fractal_models
https://www.researchgate.net/publication/357584076_Mapping_prospectivity_for_regolith-hosted_REE_deposits_via_convolutional_neural_network_with_generative_adversarial_network_augmented_data
https://www.researchgate.net/publication/328623280_Maximum_Entropy_and_Random_Forest_Modeling_of_Mineral_Potential_Analysis_of_Gold_Prospectivity_in_the_Hezuo-Meiwu_District_West_Qinling_Orogen_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016913682400163X -> Metallogenic prediction based on fractal theory and machine learning in Duobaoshan Area, Heilongjiang Province
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824003810 -> Mineral prospectivity mapping susceptibility evaluation based on interpretable ensemble learning
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10386-6 -> Mineral Prospectivity Mapping Based on Spatial Feature Classification with Geological Map Knowledge Graph Embedding: Case Study of Gold Ore Prediction at Wulonggou, Qinghai Provinc
https://www.researchgate.net/publication/235443301_Mineral_potential_mapping_in_a_frontier_region
https://www.researchgate.net/publication/235443302_Mineral_potential_mapping_in_frontier_regions_A_Mongolian_case_study
https://www.researchgate.net/publication/369104190_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Attention-based_Convolutional_Neural_Network
https://www.nature.com/articles/s41598-024-73357-0 -> Mineral prospectivity prediction based on convolutional neural network and ensemble learning
https://www.researchgate.net/publication/329037175_Mineral_prospectivity_analysis_for_BIF_iron_deposits_A_case_study_in_the_Anshan-Benxi_area_Liaoning_province_North-East_China
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10335-3 -> Mineral Prospectivity Prediction Based on Self-Supervised Contrastive Learning and Geochemical Data: A Case Study of the Gold Deposit in the Malanyu District, Hebei Province, China [USEEN]
https://www.researchgate.net/publication/377694139_Manganese_mineral_prospectivity_based_on_deep_convolutional_neural_networks_in_Songtao_of_northeastern_Guizhou
https://www.researchgate.net/publication/ 351649498_Mineral_Prospectivity_Mapping_based_on_Isolation_Forest_and_Random_Forest_Implication_for_the_Existence_of_Spatial_Signature_of_Mineralization_in_Outliers
https://www.researchgate.net/publication/358528670_Mineral_Prospectivity_Mapping_Based_on_Wavelet_Neural_Network_and_Monte_Carlo_Simulations_in_the_Nanling_W-Sn_Metallogenic_Province
https://www.researchgate.net/publication/352983697_Mineral_prospectivity_mapping_by_deep_learning_method_in_Yawan-Daqiao_area_Gansu
https://www.researchgate.net/publication/367106018_Mineral_Prospectivity_Mapping_of_Porphyry_Copper_Deposits_Based_on_Remote_Sensing_Imagery_and_Geochemical_Data_in_the_Duolong_Ore_District_Tibet - Mineral Prospectivity Mapping of Porphyry Copper Deposits Based on Remote Sensing Imagery and Geochemical Data in the Duolong Ore District, Tibet
https://www.researchgate.net/publication/355749736_Mineral_prospectivity_mapping_using_a_joint_singularity-based_weighting_method_and_long_short-term_memory_network
https://www.researchgate.net/publication/369104190_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Attention-based_Convolutional_Neural_Network
https://www.researchgate.net/publication/365434839_Mineral_Prospectivity_Mapping_Using_Deep_Self-Attention_Model
https://www.researchgate.net/publication/379674196_Mineral_prospectivity_mapping_using_knowledge_embedding_and_explainable_ensemble_learning_A_case_study_of_the_Keeryin_ore_concentration_in_Sichuan_China
https://www.researchgate.net/publication/350817877_Mineral_Prospectivity_Prediction_via_Convolutional_Neural_Networks_Based_on_Geological_Big_Data
https://www.researchgate.net/publication/338871759_Modeling-based_mineral_system_approach_to_prospectivity_mapping_of_stratabound_hydrothermal_deposits_A_case_study_of_MVT_Pb-Zn_deposits_in_the_Huayuan_area_northwestern_Hunan_Province_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824003172 -> New insights into the metallogenic genesis of the Xiadian Au deposit, Jiaodong Peninsula, Eastern China: Constraints from integrated rutile in-situ geochemical analysis and machine learning discrimination
https://www.researchgate.net/publication/332547136_Prospectivity_Mapping_for_Porphyry_Cu-Mo_Mineralization_in_the_Eastern_Tianshan_Xinjiang_Northwestern_China
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824001823 -> Quantitative prediction methods and applications of digital ore deposit models
https://www.researchgate.net/publication/344303914_Random-Drop_Data_Augmentation_of_Deep_Convolutional_Neural_Network_for_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/371044606_Supervised_Mineral_Prospectivity_Mapping_via_Class-Balanced_Focal_Loss_Function_on_Imbalanced_Geoscience_DatasetsSupervised Mineral Prospectivity Mapping via Class-Balanced Focal Loss Function on Imbalanced Geoscience Datasets
https://www.researchgate.net/publication/361520562_Recognizing_Multivariate_Geochemical_Anomalies_Related_to_Mineralization_by_Using_Deep_Unsupervised_Graph_Learning
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824003937 -> Semi-supervised graph convolutional networks for integrating continuous and binary evidential layers for mineral exploration targeting
https://www.researchgate.net/publication/371044606_Supervised_Mineral_Prospectivity_Mapping_via_Class-Balanced_Focal_Loss_Function_on_Imbalanced_Geoscience_Datasets
https://www.researchgate.net/publication/360028637_Three-Dimensional_Mineral_Prospectivity_Mapping_by_XGBoost_Modeling_A_Case_Study_of_the_Lannigou_Gold_Deposit_China
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10387-5 - Toward Data-Driven Mineral Prospectivity Mapping from Remote Sensing Data Using Deep Forest Predictive Model
https://www.researchgate.net/publication/361589587_Unlabeled_Sample_Selection_for_Mineral_Prospectivity_Mapping_by_Semi-supervised_Support_Vector_Machine
https://www.researchgate.net/publication/343515866_Using_deep_variational_autoencoder_networks_for_recognizing_geochemical_anomalies
https://link.springer.com/article/10.1007/s11004-024-10151-8 -> Using Three-dimensional Modeling and Random Forests to Predict Deep Ore Potentials: A Case Study on Xiongcun Porphyry Copper–Gold Deposit in Tibet,中国
https://www.researchgate.net/publication/361194407_Visual_Interpretable_Deep_Learning_Algorithm_for_Geochemical_Anomaly_Recognition

エジプト

https://www.researchgate.net/publication/340084035_Reliability_of_using_ASTER_data_in_lithologic_mapping_and_alteration_mineral_detection_of_the_basement_complex_of_West_Berenice_Southeastern_Desert_Egypt

イングランド

https://www.researchgate.net/publication/342339753_A_machine_learning_approach_to_tungsten_prospectivity_modelling_using_knowledge-driven_feature_extraction_and_model_confidence
https://www.researchgate.net/project/Enhancing-the-Geological-Understanding-of-SW-England-Using-Machine-Learning-Algorithms

エリトリア

https://www.researchgate.net/publication/349158008_Mapping_gold_mineral_prospectivity_based_on_weights_of_evidence_method_in_southeast_Asmara_Eritrea

フィンランド

https://www.researchgate.net/publication/360661926_Target-scale_prospectivity_modeling_for_gold_mineralization_within_the_Rajapalot_Au-Co_project_area_in_northern_Fennoscandian_Shield_Finland_Part_2_Application_of_self-organizing_maps_and_artificial_n
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824004037 -> Addressing imbalanced data for machine learning based mineral prospectivity mapping

フィンランド

https://publications.csiro.au/publications/#publication/PIcsiro:EP146125/SQmineral%20prospectivity/RP1/RS50/RORECENT/STsearch-by-keyword/LISEA/RI12/RT26 -> A novel spatial analysis approach for assessing regional-scale mineral prospectivity In Northern Finland
https://www.researchgate.net/publication/332352805_Boosting_for_Mineral_Prospectivity_Modeling_A_New_GIS_Toolbox
https://www.researchgate.net/publication/324517415_Can_boosting_boost_minimal_invasive_exploration_targeting
https://www.researchgate.net/publication/248955109_Combined_conceptualempirical_prospectivity_mapping_for_orogenic_gold_in_the_northern_Fennoscandian_Shield_Finland
https://www.researchgate.net/publication/283451958_Data-driven_logistic-based_weighting_of_geochemical_and_geological_evidence_layers_in_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/320280611_Evaluation_of_boosting_algorithms_for_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/298297988_Fuzzy_logic_data_integration_technique_used_as_a_nickel_exploration_tool
https://www.researchgate.net/publication/259372191_Gravity_data_in_regional_scale_3D_and_gold_prospectivity_modelling_-_example_from_the_Central_Lapland_greenstone_belt_northern_Finland
https://www.researchgate.net/publication/315381587_Introduction_to_the_special_issue_GIS-based_mineral_potential_targeting
https://www.researchgate.net/publication/320709733_Knowledge-driven_prospectivity_model_for_Iron_oxide-Cu-Au_IOCG_deposits_in_northern_Finland
https://tupa.gtk.fi/raportti/arkisto/57_2021.pdf -> Mineral Prospectivity and Exploration Targeting MinProXT 2021 Webinar - paper compilation
https://tupa.gtk.fi/raportti/arkisto/29_2023.pdf -> Mineral Prospectivity and Exploration Targeting MinProXT 2022 Webinar - paper compilation
https://www.researchgate.net/publication/312180531_Optimizing_a_Knowledge-driven_Prospectivity_Model_for_Gold_Deposits_Within_Perapohja_Belt_Northern_Finland
https://www.researchgate.net/publication/320703774_Prospectivity_Models_for_Volcanogenic_Massive_Sulfide_Deposits_VMS_in_Northern_Finland
https://www.researchgate.net/publication/280875727_Receiver_operating_characteristics_ROC_as_validation_tool_for_prospectivity_models_-_A_magmatic_Ni-Cu_case_study_from_the_Central_Lapland_Greenstone_Belt_Northern_Finland
https://www.researchgate.net/publication/332298116_Scalability_of_the_Mineral_Prospectivity_Modelling_-_An_orogenic_gold_case_study_from_northern_Finland
https://www.researchgate.net/publication/251786465_Spatial_data_analysis_as_a_tool_for_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/331006924_Unsupervised_clustering_and_empirical_fuzzy_memberships_for_mineral_prospectivity_modelling

ガーナ

https://www.researchgate.net/publication/227256267_Application_of_Data-Driven_Evidential_Belief_Functions_to_Prospectivity_Mapping_for_Aquamarine-Bearing_Pegmatites_Lundazi_District_Zambia
https://www.researchgate.net/publication/226842511_Mapping_of_prospectivity_and_estimation_of_number_of_undiscovered_prospects_for_lode_gold_southwestern_Ashanti_Belt_Ghana
https://www.researchgate.net/publication/233791624_Spatial_association_of_gold_deposits_with_remotely_-_sensed_faults_South_Ashanti_belt_Ghana

グリーンランド

https://www.researchgate.net/publication/360970965_Identification_of_Radioactive_Mineralized_Lithology_and_Mineral_Prospectivity_Mapping_Based_on_Remote_Sensing_in_High-Latitude_Regions_A_Case_Study_on_the_Narsaq_Region_of_Greenland

インド

https://www.researchgate.net/publication/372636338_Unsupervised_machine_learning_based_prospectivity_analysis_of_NW_and_NE_India_for_carbonatite-alkaline_complex-related_REE_deposits

インドネシア

https://www.researchgate.net/publication/263542819_Regional-Scale_Geothermal_Prospectivity_Mapping_in_West_Java_Indonesia_by_Data-driven_Evidential_Belief_Functions

イラン

https://www.researchgate.net/publication/325697373_A_comparative_analysis_of_artificial_neural_network_ANN_wavelet_neural_network_WNN_and_support_vector_machine_SVM_data-driven_models_to_mineral_potential_mapping_for_copper_mineralizations_in_the_Shah
https://www.researchgate.net/publication/358507255_A_Comparative_Study_of_Convolutional_Neural_Networks_and_Conventional_Machine_Learning_Models_for_Lithological_Mapping_Using_Remote_Sensing_Data
https://www.researchgate.net/publication/351750324_A_data_augmentation_approach_to_XGboost-based_mineral_potential_mapping_An_example_of_carbonate-hosted_Zn_Pb_mineral_systems_of_Western_Iran
https://www.researchgate.net/publication/336471932_A_knowledge-guided_fuzzy_inference_approach_for_integrating_geophysics_geochemistry_and_geology_data_in_deposit-scale_porphyry_copper_targeting_Saveh-Iran
https://www.researchgate.net/publication/348500913_A_new_strategy_for_spatial_predictive_mapping_of_mineral_prospectivity
https://www.researchgate.net/publication/348482539_A_new_strategy_for_spatial_predictive_mapping_of_mineral_prospectivity_Automated_hyperparameter_tuning_of_random_forest_approach
https://www.researchgate.net/publication/352251016_A_simulation-based_framework_for_modulating_the_effects_of_subjectivity_in_greenfield_Mineral_Prospectivity_Mapping_with_geochemical_and_geological_data
https://www.researchgate.net/publication/296638839_An_AHP-TOPSIS_Predictive_Model_for_District-Scale_Mapping_of_Porphyry_Cu-Au_Potential_A_Case_Study_from_Salafchegan_Area_Central_Iran
https://www.researchgate.net/publication/278029106_Application_of_Discriminant_Analysis_and_Support_Vector_Machine_in_Mapping_Gold_Potential_Areas_for_Further_Drilling_in_the_Sari-Gunay_Gold_Deposit_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/220164381_Application_of_geochemical_zonality_coefficients_in_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/330359897_Application_of_hybrid_AHP-TOPSIS_method_for_prospectivity_modeling_of_Cu_porphyry_in_Varzaghan_district_Iran
https://www.researchgate.net/publication/356872819_Application_of_self-organizing_map_SOM_and_K-means_clustering_algorithms_for_portraying_geochemical_anomaly_patterns_in_Moalleman_district_NE_Iran
https://www.researchgate.net/publication/258505300_Application_of_staged_factor_analysis_and_logistic_function_to_create_a_fuzzy_stream_sediment_geochemical_evidence_layer_for_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/358567148_Applications_of_data_augmentation_in_mineral_prospectivity_prediction_based_on_convolutional_neural_networks
https://www.researchgate.net/publication/353761696_Assessing_the_effects_of_mineral_systems-derived_exploration_targeting_criteria_for_Random_Forests-based_predictive_mapping_of_mineral_prospectivity_in_Ahar-Arasbaran_area_Iran
https://www.researchgate.net/publication/270586282_Data-Driven_Index_Overlay_and_Boolean_Logic_Mineral_Prospectivity_Modeling_in_Greenfields_Exploration
https://www.researchgate.net/publication/356660905_Deep_GMDH_Neural_Networks_for_Predictive_Mapping_of_Mineral_Prospectivity_in_Terrains_Hosting_Few_but_Large_Mineral_Deposits
https://www.researchgate.net/publication/317240761_Enhancement_and_Mapping_of_Weak_Multivariate_Stream_Sediment_Geochemical_Anomalies_in_Ahar_Area_NW_Iran
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009281924001223 -> Enhancing training performance of convolutional neural network algorithm through an autoencoder-based unsupervised labeling framework for mineral exploration targeting
https://www.researchgate.net/publication/356580903_Evidential_data_integration_to_produce_porphyry_Cu_prospectivity_map_using_a_combination_of_knowledge_and_data_driven_methods
https://research-repository.uwa.edu.au/en/publications/exploration-feature-selection-applied-to-hybrid-data-integration-Exploration feature selection applied to hybrid data integrationmodeling: Targeting copper-gold potential in central
https://www.researchgate.net/publication/333199619_Incorporation_of_principal_component_analysis_geostatistical_interpolation_approaches_and_frequency-space-based_models_for_portraying_the_Cu-Au_geochemical_prospects_in_the_Feizabad_district_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/351965039_Intelligent_geochemical_exploration_modeling_using_multiclass_support_vector_machine_and_integration_it_with_continuous_genetic_algorithm_in_Gonabad_region_Khorasan_Razavi_Iran
https://www.researchgate.net/publication/310658663_Multifractal_interpolation_and_spectrum-area_fractal_modeling_of_stream_sediment_geochemical_data_Implications_for_mapping_exploration_targets
https://www.researchgate.net/publication/267635150_Multivariate_regression_analysis_of_lithogeochemical_data_to_model_subsurface_mineralization_A_case_study_from_the_Sari_Gunay_epithermal_gold_deposit_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/330129457_Performance_evaluation_of_RBF-_and_SVM-based_machine_learning_algorithms_for_predictive_mineral_prospectivity_modeling_integration_of_S-A_multifractal_model_and_mineralization_controls
https://www.researchgate.net/publication/353982380_Porphyry_Cu-Au_prospectivity_modelling_using_semi-supervised_learning_algorithm_in_Dehsalm_district_eastern_Iran_In_Farsi_with_extended_English_abstract
https://www.researchgate.net/publication/320886789_Prospectivity_analysis_of_orogenic_gold_deposits_in_Saqez-Sardasht_Goldfield_Zagros_Orogen_Iran
https://www.researchgate.net/publication/361529867_Prospectivity_mapping_of_orogenic_lode_gold_deposits_using_fuzzy_models_a_case_study_of_Saqqez_area_NW_of_Iran
https://www.researchgate.net/publication/361717490_Quantifying_Uncertainties_Linked_to_the_Diversity_of_Mathematical_Frameworks_in_Knowledge-Driven_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/374730424_Recognition_of_mineralization-related_anomaly_patterns_through_an_autoencoder_neural_network_for_mineral_exploration_targeting
https://www.researchgate.net/publication/349957803_Regional-Scale_Mineral_Prospectivity_Mapping_Support_Vector_Machines_and_an_Improved_Data-Driven_Multi-criteria_Decision-Making_Technique
https://www.researchgate.net/publication/339153591_Sensitivity_analysis_of_prospectivity_modeling_to_evidence_maps_Enhancing_success_of_targeting_for_epithermal_gold_Takab_district_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/321076980_Spatial_analyses_of_exploration_evidence_data_to_model_skarn-type_copper_prospectivity_in_the_Varzaghan_district_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/304904242_Stepwise_regression_for_recognition_of_geochemical_anomalies_Case_study_in_Takab_area_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/350423220_Supervised_mineral_exploration_targeting_and_the_challenges_with_the_selection_of_deposit_and_non-deposit_sites_thereof
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009281924000801 -> Targeting porphyry Cu deposits in the Chahargonbad region of Iran: A joint application of deep belief networks and random forest techniques
https://www.researchgate.net/publication/307874730_The_use_of_decision_tree_induction_and_artificial_neural_networks_for_recognizing_the_geochemical_distribution_patterns_of_LREE_in_the_Choghart_deposit_Central_Iran
https://www.researchsquare.com/article/rs-4760956/v1 -> Uncertainty reduction with Hyperparameter Optimization in mineral prospectivity mapping: A Regularized Artificial Neural Network approach [UNSEEN]

アイルランド

https://www.gsi.ie/en-ie/programmes-and-projects/tellus/activities/tellus-product-development/mineral-prospectivity/Pages/default.aspx - > NW Midlands Mineral Prospectivity Mapping

インド

https://www.researchgate.net/publication/226092981_A_Hybrid_Neuro-Fuzzy_Model_for_Mineral_Potential_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/225328359_A_Hybrid_Fuzzy_Weights-of-Evidence_Model_for_Mineral_Potential_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/227221497_Artificial_Neural_Networks_for_Mineral-Potential_Mapping_A_Case_Study_from_Aravalli_Province_Western_India
https://www.researchgate.net/publication/222050039_Bayesian_network_classifiers_for_mineral_potential_mapping
https://www.researchgate.net/publication/355397149_Gold_Prospectivity_Mapping_in_the_Sonakhan_Greenstone_Belt_Central_India_A_Knowledge-Driven_Guide_for_Target_Delineation_in_a_Region_of_Low_Exploration_Maturity
https://www.researchgate.net/publication/272092276_Extended_Weights-of-Evidence_Modelling_for_Predictive_Mapping_of_Base_Metal_Deposit_Potential_in_Aravalli_Province_Western_India
https://www.researchgate.net/publication/226193283_Knowledge-Driven_and_Data-Driven_Fuzzy_Models_for_Predictive_Mineral_Potential_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/238027981_SVM-based_base-metal_prospectivity_modeling_of_the_Aravalli_Orogen_Northwestern_India

韓国

https://www.researchgate.net/publication/382131746_Domain_Adaptation_from_Drilling_to_Geophysical_Data_for_Mineral_Exploration

ノルウェー

https://www.mdpi.com/2075-163X/9/2/131/htm - Prospectivity Mapping of Mineral Deposits in Northern Norway Using Radial Basis Function Neural Networks

韓国

https://www.researchgate.net/publication/221911782_Application_of_Artificial_Neural_Network_for_Mineral_Potential_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/359861043_Rock_Classification_in_a_Vanadiferous_Titanomagnetite_Deposit_Based_on_Supervised_Machine_Learning#fullTextFileContent Rock Classification in a Vanadiferous Titanomagnetite Deposit Based on Supervised Machine Learning

Phillipines

https://www.researchgate.net/publication/359632307_A_Geologically_Constrained_Variational_Autoencoder_for_Mineral_Prospectivity_Mapping
https://www.researchgate.net/publication/263174923_Application_of_Mineral_Exploration_Models_and_GIS_to_Generate_Mineral_Potential_Maps_as_Input_for_Optimum_Land-Use_Planning_in_the_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/267927677_Data-driven_predictive_mapping_of_gold_prospectivity_Baguio_district_Philippines_Application_of_Random_Forests_algorithm
https://www.researchgate.net/publication/276271833_Data-Driven_Predictive_Modeling_of_Mineral_Prospectivity_Using_Random_Forests_A_Case_Study_in_Catanduanes_Island_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/209803275_Evidential_belief_functions_for_data-driven_geologically_constrained_mapping_of_gold_potential_Baguio_district_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/241001432_Geologically_Constrained_Probabilistic_Mapping_of_Gold_Potential_Baguio_District_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/263724277_Geologically_Constrained_Fuzzy_Mapping_of_Gold_Mineralization_Potential_Baguio_District_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/229641286_Improved_Wildcat_Modelling_of_Mineral_Prospectivity
https://www.researchgate.net/publication/238447208_Logistic_Regression_for_Geologically_Constrained_Mapping_of_Gold_Potential_Baguio_District_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/248977334_Mineral_imaging_with_Landsat_TM_data_for_hydrothermal_alteration_mapping_in_heavily-vegetated_terrane
https://www.researchgate.net/publication/356546133_Mineral_Prospectivity_Mapping_via_Gated_Recurrent_Unit_Model
https://www.researchgate.net/publication/267640864_Random_forest_predictive_modeling_of_mineral_prospectivity_with_small_number_of_prospects_and_data_with_missing_values_in_Abra_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/3931975_Remote_detection_of_vegetation_stress_for_mineral_exploration
https://www.researchgate.net/publication/263422015_Where_Are_Porphyry_Copper_Deposits_Spatially_Localized_A_Case_Study_in_Benguet_Province_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/233488614_Wildcat_mapping_of_gold_potential_Baguio_District_Philippines
https://www.researchgate.net/publication/226982180_Weights_of_Evidence_Modeling_of_Mineral_Potential_A_Case_Study_Using_Small_Number_of_Prospects_Abra_Philippines

ロシア

https://www.researchgate.net/publication/358431343_Application_of_Maximum_Entropy_for_Mineral_Prospectivity_Mapping_in_Heavily_Vegetated_Areas_of_Greater_Kurile_Chain_with_Landsat_8_Data
https://www.researchgate.net/publication/354000754_Mineral_Prospectivity_Mapping_for_Forecasting_Gold_Deposits_in_the_Central_Kolyma_Region_North-East_Russia

南アフリカ

https://www.researchgate.net/publication/359294267_Data-driven_multi-index_overlay_gold_prospectivity_mapping_using_geophysical_and_remote_sensing_datasets
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10390-w -> Mineral Reconnaissance Through Scientific Consensus: First National Prospectivity Maps for PGE–Ni–Cu–Cr and Witwatersrand-type Au Deposits in South Africa
https://www.researchgate.net/publication/361526053_Mineral_prospectivity_mapping_of_gold-base_metal_mineralisation_in_the_Sabie-Pilgrim%27s_Rest_area_Mpumalanga_Province_South_Africa
https://www.researchgate.net/publication/264296137_PREDICTIVE_BEDROCK_AND_MINERAL_PROSPECTIVITY_MAPPING_IN_THE_GIYANI_GREENSTONE_BELT_SOUTH_AFRICA
https://www.researchgate.net/publication/268196204_Predictive_mapping_of_prospectivity_for_orogenic_gold_Giyani_greenstone_belt_South_Africa

スペイン

https://www.researchgate.net/publication/225656353_Deriving_Optimal_Exploration_Target_Zones_on_Mineral_Prospectivity_Maps
https://www.researchgate.net/publication/222198648_Knowledge-guided_data-driven_evidential_belief_modeling_of_mineral_prospectivity_in_Cabo_de_Gata_SE_Spain
https://www.researchgate.net/publication/356639977_Machine_learning_models_for_Hg_prospecting_in_the_Almaden_mining_district
https://www.researchgate.net/publication/43165602_Methodology_for_deriving_optimal_exploration_target_zones
https://www.researchgate.net/publication/263542579_Optimal_Exploration_Target_Zones
https://www.researchgate.net/publication/222892103_Optimal_field_sampling_for_targeting_minerals_using_hyperspectral_data
https://www.researchgate.net/publication/271671416_Predictive_modelling_of_gold_potential_with_the_integration_of_multisource_information_based_on_random_forest_a_case_study_on_the_Rodalquilar_area_Southern_Spain

スーダン

https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10387-5 -> Toward Data-Driven Mineral Prospectivity Mapping from Remote Sensing Data Using Deep Forest Predictive Model [UNSEEN]

スウェーデン

https://www.researchgate.net/publication/259128115_Biogeochemical_expression_of_rare_earth_element_and_zirconium_mineralization_at_Norra_Karr_Southern_Sweden
https://www.researchgate.net/publication/260086862_COMPARISION_OF_VMS_PROSPECTIVITY_MAPPING_BY_EBF_AND_WOFE_MODELING_THE_SKELLEFTE_DISTRICT_SWEDEN
https://www.researchgate.net/publication/336086368_GIS-based_mineral_system_approach_for_prospectivity_mapping_of_iron-oxide_apatite-bearing_mineralisation_in_Bergslagen_Sweden
https://www.researchgate.net/publication/229347041_Predictive_mapping_of_prospectivity_and_quantitative_estimation_of_undiscovered_VMS_deposits_in_Skellefte_district_Sweden
https://www.researchgate.net/publication/260086947_PRELIMINARY_GIS-BASED_ANALYSIS_OF_REGIONAL-SCALE_VMS_PROSPECTIVITY_IN_THE_SKELLEFTE_REGION_SWEDEN

タンザニア

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666261224000270 -> Machine learning based prospect targeting: A case of gold occurrence in central parts of Tanzania, East Africa

ウガンダ

https://www.researchgate.net/publication/242339962_Predictive_mapping_for_orogenic_gold_prospectivity_in_Uganda
https://www.researchgate.net/publication/262566098_Predictive_Mapping_of_Prospectivity_for_Orogenic_Gold_in_Uganda
https://www.researchgate.net/publication/381219015_Machine_Learning_Application_in_Predictive_Mineral_Mapping_of_Southwestern_Uganda_Leveraging_Airborne_Magnetic_Radiometric_and_Electromagnetic_Data

イギリス

https://www.researchgate.net/publication/383580839_Improved_mineral_prospectivity_mapping_using_graph_neural_networks

アメリカ合衆国

https://www.researchgate.net/publication/338663292_A_Predictive_Geospatial_Exploration_Model_for_Mississippi_Valley_Type_Pb-Zn_Mineralization_in_the_Southeast_Missouri_Lead_District
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0375674218300396?via%3Dihub -> Machine learning strategies for classification and prediction of alteration facies: Examples from the Rosemont Cu-Mo-Ag skarn deposit, SE Tucsonアリゾナ
[presentation of the above!] https://www.slideshare.net/JuanCarlosOrdezCalde/geology-chemostratigraphy-and-alteration-geochemistry-of-the-rosemont-cumoag-skarn-deposit-southern-arizona
https://github.com/rohitash-chandra/research/blob/master/presentations/CSIRO%20Minerals-Seminar-September2022.pdf -> Machine Learning for Mineral Exploration: A Data Odyssey
- Video https://www.youtube.com/watch?v=zhXuPQy7mk8&t=561s -> Talks about using plate subduction and associated statistics via GPlates

ザンビア

https://www.researchgate.net/publication/263542565_APPLICATION_OF_REMOTE_SENSING_AND_SPATIAL_DATA_INTEGRATION_TO_PREDICT_POTENTIAL_ZONES_FOR_AQUAMARINE-BEARING_PEGMATITES_LUNDAZI_AREA_NORTHEAST_ZAMBIA
https://www.researchgate.net/publication/264041472_Geological_and_Mineral_Potential_Mapping_by_Geoscience_Data_Integration

ジンバブエ

https://www.researchgate.net/publication/260792212_Nickel_Sulphide_Deposits_in_Archaean_Greenstone_Belts_in_Zimbabwe_Review_and_Prospectivity_Analysis

GENERAL PAPERS

Overviews

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772883824000347 -> A review on the applications of airborne geophysical and remote sensing datasets in epithermal gold mineralisation mapping
https://www.researchgate.net/publication/353530416_A_Systematic_Review_on_the_Application_of_Machine_Learning_in_Exploiting_Mineralogical_Data_in_Mining_and_Mineral_Industry
https://www.researchgate.net/publication/365777421_Computer_Vision_and_Pattern_Recognition_for_the_Analysis_of_2D3D_Remote_Sensing_Data_in_Geoscience_A_Survey - Computer Vision and Pattern Recognition for the Analysis of 2D/3D Remote Sensing Data in Geoscience: A Survey
https://www.researchgate.net/publication/352104303_Deep_Learning_for_Geophysics_Current_and_Future_Trends
https://www.proquest.com/openview/e7bec6c8ee50183b5049516b000d4f5c/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y -> Probabilistic Knowledge-Guided Machine Learning in Engineering and Geoscience Systems
KGMLPrescribedFires repository for one paper / part of above dissertation

Deposits

https://pubs.er.usgs.gov/publication/ofr20211049 -> Deposit Classification Scheme for the Critical Minerals Mapping Initiative Global Geochemical Database

ESG

https://www.escubed.org/journals/earth-science-systems-and-society/articles/10.3389/esss.2024.10109/full -> Geospatial Data and Deep Learning Expose ESG Risks to Critical Raw Materials Supply: The Case ofリチウム

Geochemistry

Causal Discovery and Deep Learning Algorithms for Detecting Geochemical Patterns Associated with Gold-Polymetallic Mineralization: A Case Study of the Edongnan Region

https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10408-3 -> A New Sphalerite Thermometer Based on Machine Learning with Trace Element Geochemistry
https://www.researchgate.net/publication/378150628_A_SMOTified_extreme_learning_machine_for_identifying_mineralization_anomalies_from_geochemical_exploration_data_a_case_study_from_the_Yeniugou_area_Xinjiang_China A SMOTified extreme learning machine for identifying mineralization anomalies from geochemical exploration data
https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2018EGUGA..20.4169R/abstract -> Accelerating minerals exploration with in-field characterisation, sample tracking and active machine learning
https://www.researchgate.net/publication/375509344_Alteration_assemblage_characterization_using_machine_learning_applied_to_high_resolution_drill-core_images_hyperspectral_data_and_geochemistry
https://qspace.library.queensu.ca/items/38f52d19-609d-4916-bcd0-3ce20675dee3/full - > Application of Computational Methods to Data Integration and Geoscientific Problems in Mineral Exploration and Mining
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136822005509?dgcid=rss_sd_all -> Applying neural networks-based modelling to the prediction of mineralization: A case-study using the Western Australian Geochemistry (WACHEM) database
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824002099 -> Development of a machine learning model to classify mineral deposits using sphalerite chemistry and mineral assemblages
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824002403 -> Discrimination of deposit types using magnetite geochemistry based on machine learning
https://www.researchgate.net/publication/302595237_A_machine_learning_approach_to_geochemical_mapping
https://www.researchgate.net/publication/369300132_DEEP-LEARNING_IDENTIFICATION_OF_ANOMALOUS_DATA_IN_GEOCHEMICAL_DATASETS_DEEP-LEARNING_IDENTIFICATION_OF_ANOMALOUS_DATA_IN_GEOCHEMICAL_DATASETS
https://www.researchgate.net/publication/378549920_Denoising_of_geochemical_data_using_deep_learning-Implications_for_regional_surveys -> Denoising of Geochemical Data using Deep Learning–Implications for Regional Surveys]
https://www.researchgate.net/publication/368489689_Discrimination_of_Pb-Zn_deposit_types_using_sphalerite_geochemistry_New_insights_from_machine_learning_algorithm
https://www.researchgate.net/publication/381369176_Effectiveness_of_LOF_iForest_and_OCSVM_in_detecting_anomalies_in_stream_sediment_geochemical_data#:~:text=LOF%20outperformed%20iForest%20and%20OCSVM,patterns%20in%20the%20iForest%20map
https://dzkjqb.cug.edu.cn/en/article/doi/10.19509/j.cnki.dzkq.tb20220423 -> Gaussian mixture model in geochemical anomaly delineation of stream sediments: A case study of Xupu, Hunan Province [UNSEEN 】
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0883292724002427 -> Geologically constrained unsupervised dual-branch deep learning algorithm for geochemical anomalies identification
https://www.researchgate.net/publication/365953549_Incorporating_the_genetic_and_firefly_optimization_algorithms_into_K-means_clustering_method_for_detection_of_porphyry_and_skarn_Cu-related_geochemical_footprints_in_Baft_district_Kerman_Iran
https://www.researchgate.net/publication/369768936_Infomax-based_deep_autoencoder_network_for_recognition_of_multi-element_geochemical_anomalies_linked_to_mineralization -> Paywalled
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0098300424001626 -> Local phase-constrained convolutional autoencoder network for identifying multivariate geochemical anomalies
https://www.researchgate.net/publication/354564681_Machine_Learning_for_Identification_of_Primary_Water_Concentrations_in_Mantle_Pyroxene
https://www.researchgate.net/publication/366210211_Machine_Learning_Prediction_of_Ore_Deposit_Genetic_Type_Using_Magnetite_Geochemistry
https://link.springer.com/article/10.1007/s42461-024-01013-2 -> NIR-Spectroscopy and Machine Learning Models to Pre-concentrate Copper Hosted Within Sedimentary Rocks[UNSEEN]
https://www.researchsquare.com/article/rs-4106957/v1 -> Multi-element geochemical anomaly recognition applying geologically-constrained convolutional deep learning algorithm with Butterworth filtering
https://www.researchgate.net/publication/369241349_Quantifying_continental_crust_thickness_using_the_machine_learning_method
https://link.springer.com/article/10.1007/s11004-024-10158-1 -> Spatial-Spectrum Two-Branch Model Based on a Superpixel Graph Convolutional Network and 1DCNN for Geochemical Anomaly Identification
https://www.researchgate.net/publication/334651800_Using_machine_learning_to_estimate_a_key_missing_geochemical_variable_in_mining_exploration_Application_of_the_Random_Forest_algorithm_to_multi-sensor_core_logging_data

Apatite

https://www.researchgate.net/publication/377892369_Apatite_trace_element_composition_as_an_indicator_of_ore_deposit_types_A_machine_learning_approachApatite trace element composition as an indicator of ore deposit types: A machine learning approach
https://www.researchgate.net/publication/369729999_Visual_Interpretation_of_Machine_Learning_Genetical_Classification_of_Apatite_from_Various_Ore_Sources

地質学

変更

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10544529 -> Remote sensing data processing using convolutional neural networks for mapping alteration zones [UNSEEN]

深さ

https://www.researchgate.net/publication/332263305_A_speedy_update_on_machine_learning_applied_to_bedrock_mapping_using_geochemistry_or_geophysics_examples_from_the_Pacific_Rim_and_nearby
https://eprints.utas.edu.au/32368/ - thesis paper update
https://www.frontiersin.org/journals/earth-science/articles/10.3389/feart.2024.1407173/full -> Deep learning for geological mapping in the overburden area
https://www.researchgate.net/publication/280038632_Estimating_the_fill_thickness_and_bedrock_topography_in_intermontane_valleys_using_artificial_neural_networks_-_Supporting_Information
https://www.researchgate.net/publication/311783770_Mapping_the_global_depth_to_bedrock_for_land_surface_modeling
https://www.researchgate.net/publication/379813337_Contribution_to_advancing_aquifer_geometric_mapping_using_machine_learning_and_deep_learning_techniques_a_case_study_of_the_AL_Haouz-Mejjate_aquifer_Marrakech_Morocco
https://www.linkedin.com/pulse/depth-basement-modelling-machine-learning-perspective-n5gyc/?trackingId=qFSktvVPUiSa2V2nlmXVoQ%3D%3D

Drill Core

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35776744/ - Deep learning based lithology classification of drill core images
https://www.researchgate.net/publication/381445417_Machine_Learning_for_Lithology_Analysis_using_a_Multi-Modal_Approach_of_Integrating_XRF_and_XCT_data
https://www.researchgate.net/publication/379760986_A_machine_vision_approach_for_detecting_changes_in_drill_core_textures_using_optical_images
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949891024002112 -> Sensitivity analysis of similarity learning models for well-intervals based on logging data
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949891024003828 -> CoreViT: a new vision transformer model for lithology identification in cores

一般的な

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425724002323 -> Deep learning-based geological map generation using geological routes
https://www.researchgate.net/publication/354781583_Deep_learning_framework_for_geological_symbol_detection_on_geological_maps
https://www.researchgate.net/publication/335104674_Does_shallow_geological_knowledge_help_neural-networks_to_predict_deep_units
https://www.researchgate.net/publication/379939974_Graph_convolutional_network_for_lithological_classification_and_mapping_using_stream_sediment_geochemical_data_and_geophysical_data
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0098300424001493-> FlexLogNet: A flexible deep learning-based well-log completion method of adaptively using what you have to predict what you are missing
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10493129 -> Geological Background Prototype Learning Enhanced Network for Remote Sensing-Based Engineering Geological Lithology Interpretation in Highly Vegetated Areas [Unseen]
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2096249524000619 -> Generating extremely low-dimensional representation of subsurface earth models using vector quantization and deep Autoencoder
https://www.researchgate.net/publication/370175012_GeoPDNN_A_Semisupervised_Deep_Learning_Neural_Network_Using_Pseudolabels_for_Three-dimensional_Urban_Geological_Modelling_and_Uncertainty_Analysis_from_Borehole_Data
https://www.researchsquare.com/article/rs-4805227/v1 -> Synergizing AI with Geology: Exploring VisionTransformers for Rock Classification
https://www.researchgate.net/publication/343511849_Identification_of_intrusive_lithologies_in_volcanic_terrains_in_British_Columbia_by_machine_learning_using_Random_Forests_the_value_of_using_a_soft_classifier
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824000921 -> Machine learning-based field geological mapping: A new exploration of geological survey data acquisition strategy https://www.researchgate.net/publication/324411647_Predicting_rock_type_and_detecting_hydrothermal_alteration_using_machine_learning_and_petrophysical_properties_of_the_Canadian_Malartic_ore_and_host_rocks_Pontiac_Subprovince_Quebec_Canada
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0895981124001743 -> Utilizing Random Forest algorithm for identifying mafic and ultramafic rocks in the Gameleira Suite, Archean-Paleoproterozoic basement of the Brasília Belt, Brazil
https://arxiv.org/pdf/2407.18100 -> DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification,

Geochronology

https://www.researchgate.net/publication/379077847_Tracing_Andean_Origins_A_Machine_Learning_Framework_for_Lead_Isotopes

Geomorphology

https://agu.confex.com/agu/fm18/mediafile/Handout/Paper427843/Landforms%20Poster.pdf -> Using machine learning to classify landforms for minerals exploration
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13658816.2024.2414409 -> GeomorPM: a geomorphic pretrained model integrating convolution and Transformer architectures based on DEM data

Lithology

https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10396-4 -> Interpretable SHAP Model Combining Meta-learning and Vision Transformer for Lithology Classification Using Limited and Unbalanced Drilling Data in Well Logging [UNSEN]
https://www.nature.com/articles/s41598-024-66199-3 -> Machine learning and remote sensing-based lithological mapping of the Duwi Shear-Belt area, Central Eastern Desert, Egypt
https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10375-9 - SsL-VGMM: A Semisupervised Machine Learning Model of Multisource Data Fusion for Lithology Prediction [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/380719080_An_integrated_machine_learning_framework_with_uncertainty_quantification_for_three-dimensional_lithological_modeling_from_multi-source_geophysical_data_and_drilling_data
https://www.bio-conferences.org/articles/bioconf/pdf/2024/34/bioconf_rena23_01005.pdf -> Lithological Mapping using Artificial Intelligence and Remote Sensing data: A Case Study of Bab Boudir region Morocco

Mineralogy

https://pubs.geoscienceworld.org/msa/ammin/article-abstract/doi/10.2138/am-2023-9092/636861/The-application-of-transfer-learning-in-optical -> The application of “transfer learning” in optical microscopy: the petrographic classification of metallic minerals
https://www.researchgate.net/publication/385074584_Deep_Learning-Based_Mineral_Classification_Using_Pre-Trained_VGG16_Model_with_Data_Augmentation_Challenges_and_Future_Directions

Stratigraphy

https://www.researchgate.net/publication/335486001_A_Stratigraphic_Prediction_Method_Based_on_Machine_Learning
https://www.researchgate.net/publication/346641320_Classifying_basin-scale_stratigraphic_geometries_from_subsurface_formation_tops_with_machine_learning

構造

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300421000285 -> A machine learning model for structural trend fields
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/1365-2478.13589 -> Inferring fault structures and overburden depth in 3D from geophysical data using machine learning algorithms – A case study on the Fenelon gold deposit, Quebec, Canada
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S019181412400138X -> Mapping paleostress trajectories by means of the clustering of reduced stress tensors determined from homogeneous and heterogeneous data sets
https://www.researchgate.net/publication/332267249_Seismic_fault_detection_using_an_encoder-decoder_convolutional_neural_network_with_a_small_training_set
https://www.researchgate.net/publication/377168034_Unsupervised_machine_learning_and_depth_clusters_of_Euler_deconvolution_of_magnetic_data_a_new_approach_to_imaging_geological_structures
https://academic.oup.com/gji/advance-article/doi/10.1093/gji/ggae226/7701418 -> Use of Decision Tree Ensembles for Crustal Structure Imaging from Receiver Functions

Tectonics

https://www.researchgate.net/publication/371594975_Assessing_plate_reconstruction_models_using_plate_driving_force_consistency_tests
https://www.researchgate.net/publication/333182666_Decoding_Earth's_plate_tectonic_history_using_sparse_geochemical_data
https://www.researchgate.net/publication/376519740_Machine_learning_and_tectonic_setting_determination_Bridging_the_gap_between_Earth_scientists_and_data_scientists
https://pubs.geoscienceworld.org/gsa/geology/article-abstract/doi/10.1130/G52466.1/648458/Prediction-of-CO2-content-in-mid-ocean-ridge -> Prediction of CO2 content in mid-ocean ridge basalts via a machine learning approach

Geophysics

財団

https://www.researchgate.net/publication/373714604_Seismic_Foundation_Model_SFM_a_new_generation_deep_learning_model_in_geophysics

一般的な

https://essopenarchive.org/users/841077/articles/1231187-bayesian-inference-in-geophysics-with-ai-enhanced-markov-chain-monte-carlo -> Bayesian Inference in Geophysics with AI-enhanced Markov chain Monte Carlo
https://www.researchgate.net/publication/353789276_Geology_differentiation_by_applying_unsupervised_machine_learning_to_multiple_independent_geophysical_inversions
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001379522100137X - Joint interpretation of geophysical data: Applying machine learning to the modeling of an evaporitic sequence in Villar de Cañas (Spain)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666544121000253 - Microleveling aerogeophysical data using deep convolutional network and MoG-RPCA
https://www.researchgate.net/publication/368550674_Objective_classification_of_high-resolution_geophysical_data_Empowering_the_next_generation_of_mineral_exploration_in_Sierra_Leone
https://datarock.com.au/blog/transfer-learning-with-seismic-attributes -> Transfer Learning with Seismic Attributes

Potential Fields

https://api.research-repository.uwa.edu.au/ws/portalfiles/portal/390212334/THESIS_-_DOCTOR_OF_PHILOSOPHY_-_SMITH_Luke_Thomas_-_2023_.pdf -> Potential Field Geophysics Enhancement Using Conteporary Deep Learning

EM

https://d197for5662m48.cloudfront.net/documents/publicationstatus/206704/preprint_pdf/59681a0a2c571bc2a9006f37517bc6ef.pdf -> A Fast Three-dimensional Imaging Scheme of Airborne Time Domain Electromagnetic Data using Deep Learning
https://www.researchgate.net/publication/351507441_A_Neural_Network-Based_Hybrid_Framework_for_Least-Squares_Inversion_of_Transient_Electromagnetic_Data
https://www.researchgate.net/profile/Yunhe-Liu/publication/382196526_An_Efficient_Bayesian_Inference_for_Geo-electromagnetic_Data_Inversion_based_on_Surrogate_Modeling_with_Adaptive_Sampling_DNN
https://www.researchgate.net/publication/325980016_Agglomerative_hierarchical_clustering_of_airborne_electromagnetic_data_for_multi-scale_geological_studies
https://www.earthdoc.org/content/papers/10.3997/2214-4609.202410980 -> Deep Learning Assisted 2-D Current Density Modelling of Very Low Frequency Electromagnetic Data
https://npg.copernicus.org/articles/26/13/2019/ -> Denoising stacked autoencoders for transient electromagnetic signal denoising
https://www.researchgate.net/publication/373836226_An_information_theoretic_Bayesian_uncertainty_analysis_of_AEM_systems_over_Menindee_Lake_Australia -> An information theoretic Bayesian uncertainty analysis of AEM systems over Menindee Lake, Australia
https://www.researchgate.net/publication/348850484_Effect_of_Data_Normalization_on_Neural_Networks_for_the_Forward_Modelling_of_Transient_Electromagnetic_Data
https://www.researchgate.net/publication/342153377_Fast_imaging_of_time-domain_airborne_EM_data_using_deep_learning_technology
https://library.seg.org/doi/10.4133/JEEG4.2.93 -> Neural Network Interpretation of High Frequency Electromagnetic Ellipticity Data Part I: Understanding the Half-Space and Layered Earth Response
https://arxiv.org/abs/2207.12607 -> Physics Embedded Machine Learning for Electromagnetic Data Imaging
https://academic.oup.com/gji/advance-article/doi/10.1093/gji/ggae244/7713480 -> Physics-guided deep learning-based inversion for airborne electromagnetic data
https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/geo2024-0282.1 -> Comparative Analysis of Deep Learning and Traditional Airborne Electromagnetic Data Processing: A Case Study [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/359441000_Surface_parameters_and_bedrock_properties_covary_across_a_mountainous_watershed_Insights_from_machine_learning_and_geophysics
https://www.researchgate.net/publication/337166479_Using_machine_learning_to_interpret_3D_airborne_electromagnetic_inversions
https://www.researchgate.net/publication/344397798_TEMDnet_A_Novel_Deep_Denoising_Network_for_Transient_Electromagnetic_Signal_With_Signal-to-Image_Transformation
https://www.researchgate.net/publication/366391168_Two-dimensional_fast_imaging_of_airborne_EM_data_based_on_U-net

ERT

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0013795224001893 -> Geo-constrained clustering of resistivity data revealing the heterogeneous lithological architectures and the distinctive geoelectrical signature of shallow deposits

重力

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10597585 -> 3D Basement Relief and Density Inversion Based on EfficientNetV2 Deep Learning Network [UNSEEN]
https://link.springer.com/article/10.1007/s11770-024-1096-5 -> 3D gravity inversion using cycle-consistent generative adversarial network [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/365142017_3D_gravity_inversion_based_on_deep_learning
https://www.researchgate.net/publication/378930477_A_Deep_Learning_Gravity_Inversion_Method_Based_on_a_Self-Constrained_Network_and_Its_Application
https://www.researchgate.net/publication/362276214_DecNet_Decomposition_network_for_3D_gravity_inversion -> Olympic Dam example here
https://www.researchgate.net/publication/368448190_Deep_Learning_to_estimate_the_basement_depth_by_gravity_data_using_Feedforward_neural_network
https://www.researchgate.net/publication/326231731_Depth_and_Lineament_Maps_Derived_from_North_Cameroon_Gravity_Data_Computed_by_Artificial_Neural_Network_International_Journal_of_Geophysics_vol_2018_Article_ID_1298087_13_pages_2018
https://www.researchgate.net/publication/366922016_Fast_imaging_for_the_3D_density_structures_by_machine_learning_approach
https://www.researchgate.net/publication/370230217_Inversion_of_the_Gravity_Gradiometry_Data_by_ResUet_Network_An_Application_in_Nordkapp_Basin_Barents_Sea
https://www.frontiersin.org/journals/earth-science/articles/10.3389/feart.2022.897055/full -> High-precision downward continuation of the potential field based on the D-Unet network
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10672527 -> RTM Gravity Forward Modeling Using Improved Fully Connected Deep Neural Networks

Hyperspectral

https://www.researchgate.net/publication/380391736_A_review_on_hyperspectral_imagery_application_for_lithological_mapping_and_mineral_prospecting_Machine_learning_techniques_and_future_prospects
https://www.researchgate.net/publication/372876863_Ore-Grade_Estimation_from_Hyperspectral_Data_Using_Convolutional_Neural_Networks_A_Case_Study_at_the_Olympic_Dam_Iron_Oxide_Copper-Gold_Deposit_Australia [UNSEEN]

Joint Inversion

https://www.researchgate.net/publication/383454185_Deep_joint_inversion_of_electromagnetic_seismic_and_gravity_data
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10677418 -> Joint Inversion of Seismic and Resistivity Data Powered by Deep-learning [UNSEEN]

磁気学

https://www.researchgate.net/publication/348697645_3D_geological_structure_inversion_from_Noddy-generated_magnetic_data_using_deep_learning_methods
https://www.researchgate.net/publication/360288249_3D_Inversion_of_Magnetic_Gradient_Tensor_Data_Based_on_Convolutional_Neural_Networks
https://www.researchgate.net/publication/295902270_Artificial_neural_network_inversion_of_magnetic_anomalies_caused_by_2D_fault_structures
https://www.researchgate.net/publication/354002966_Convolutional_neural_networks_for_the_characterization_of_magnetic_anomalies
https://www.researchgate.net/publication/354772176_Convolution_Neural_Networks_Applied_to_the_Interpretation_of_Lineaments_in_Aeromagnetic_Data
https://www.researchgate.net/publication/363550362_High-precision_downward_continuation_of_the_potential_field_based_on_the_D-Unet_network
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136822004279?via%3Dihub -> Magnetic grid resolution enhancement using machine learning: A case study from the Eastern Goldfields Superterrane
https://www.researchgate.net/publication/347173621_Predicting_Magnetization_Directions_Using_Convolutional_Neural_Networks -> Paywalled
https://www.researchgate.net/publication/361114986_Reseaux_de_Neurones_Convolutifs_pour_la_Caracterisation_d'Anomalies_Magnetiques -> French original of the above

Magnetotellurics

https://advancesincontinuousanddiscretemodels.springeropen.com/articles/10.1186/s13662-024-03842-3 -> 2D magnetotelluric imaging method based on visionary self-attention mechanism and data science
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10530937 -> A Magnetotelluric Data Denoising Method Based on Lightweight Ensemble Learning [UNSEEN]
https://academic.oup.com/gji/advance-article/doi/10.1093/gji/ggae166/7674890 -> Deep basin conductor characterization using machine learning-assisted magnetotelluric Bayesian inversion in the SW Barents Sea
http://en.dzkx.org/article/doi/10.6038/cjg2024R0580 -> Fast inversion method of apparent resistivity based on deep learning
https://www.researchgate.net/publication/367504269_Flexible_and_accurate_prior_model_construction_based_on_deep_learning_for_2D_magnetotelluric_data_inversion
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214579624000510 -> Intelligent Geological Interpretation of AMT Data Based on Machine Learning
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10551853 -> Magnetotelluric Data Inversion Based on Deep Learning with the Self-attention Mechanism
https://www.researchgate.net/publication/361741409_Physics-Driven_Deep_Learning_Inversion_with_Application_to_Magnetotelluric
https://www.researchgate.net/publication/355568465_Stochastic_inversion_of_magnetotelluric_data_using_deep_reinforcement_learning
https://www.researchgate.net/publication/354360079_Two-dimensional_deep_learning_inversion_of_magnetotelluric_sounding_data
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10530923 -> Three Dimensional Magnetotelluric Forward Modeling Through Deep Learning

Passive Seismic

https://nature.com/articles/s41467-020-17841-x -> Clustering earthquake signals and background noises in continuous seismic data with unsupervised deep learning
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2022GL099053 -> Eikonal Tomography With Physics-Informed Neural Networks: Rayleigh Wave Phase Velocity in the Northeastern Margin of the Tibetan Plateau
https://arxiv.org/abs/2403.15095 -> End-to-End Mineral Exploration with Artificial Intelligence and Ambient Noise Tomography
https://www.nature.com/articles/s41598-019-50381-z -> High-resolution seismic tomography of Long Beach, CA using machine learning

地震

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040195124002166 -> Reprocessing and interpretation of legacy seismic data using machine learning from the Granada Basin, Spain
https://ojs.uni-miskolc.hu/index.php/geosciences/article/view/3313 -> EDGE DETECTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES USING TRADITIONAL AND DEEP LEARNING TOOLS

Surface Resistivity

https://www.researchgate.net/publication/367606119_Deriving_Surface_Resistivity_from_Polarimetric_SAR_Data_Using_Dual-Input_UNet

Uncertainty

https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/GEM2024-084.1 -> Quantifying uncertainty in 3D geophysical inverse problems: Advancing from deterministic to Bayesian and deep generative models [UNSEEN]

Geothermal

https://www.osti.gov/biblio/2335471 - Applications of Machine Learning Techniques to Geothermal Play Fairway Analysis in the Great Basin Region, Nevada [adjacent but interesting]
https://gdr.openei.org/submissions/1402 - Associated code
https://catalog.data.gov/dataset/python-codebase-and-jupyter-notebooks-applications-of-machine-learning-techniques-to-geoth
https://www.researchgate.net/publication/341418586_Preliminary_Report_on_Applications_of_Machine_Learning_Techniques_to_the_Nevada_Geothermal_Play_Fairway_Analysis

地図

https://www.researchgate.net/publication/347786302_Semantic_Segmentation_Deep_Learning_for_Extracting_Surface_Mine_Extents_from_Historic_Topographic_Maps

ミネラル

https://www.researchgate.net/publication/357942198_Mineral_classification_of_lithium-bearing_pegmatites_based_on_laser-induced_breakdown_spectroscopy_Application_of_semi-supervised_learning_to_detect_known_minerals_and_unknown_material
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/1032/1/012046 -> Classifying Minerals using Deep Learning Algorithms
https://www.researchgate.net/publication/370835450_Predicting_new_mineral_occurrences_and_planetary_analog_environments_via_mineral_association_analysis
https://www.researchgate.net/publication/361230503_What_is_Mineral_Informatics

NLP

https://www.researchgate.net/publication/358616133_Chinese_Named_Entity_Recognition_in_the_Geoscience_Domain_Based_on_BERT
https://www.researchgate.net/publication/339394395_Dictionary-Based_Automated_Information_Extraction_From_Geological_Documents_Using_a_Deep_Learning_Algorithm
https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.568/ -> Embeddings for Named Entity Recognition in Geoscience Portuguese Literature
https://www.researchgate.net/publication/359186219_Few-shot_learning_for_name_entity_recognition_in_geological_text_based_on_GeoBERT
https://www.researchgate.net/publication/333464862_GeoDocA_-_Fast_Analysis_of_Geological_Content_in_Mineral_Exploration_Reports_A_Text_Mining_Approach
https://www.researchgate.net/publication/366710921_Geological_profile-text_information_association_model_of_mineral_exploration_reports_for_fast_analysis_of_geological_content
https://www.researchgate.net/publication/330835955_Geoscience_Keyphrase_Extraction_Algorithm_Using_Enhanced_Word_Embedding [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/332997161_GNER_A_Generative_Model_for_Geological_Named_Entity_Recognition_Without_Labeled_Data_Using_Deep_Learning
https://www.researchgate.net/publication/321850315_Information_extraction_and_knowledge_graph_construction_from_geoscience_literature
https://www.researchgate.net/publication/365929623_Named_Entity_Annotation_Schema_for_Geological_Literature_Mining_in_the_Domain_of_Porphyry_Copper_Deposits
https://www.researchgate.net/publication/329621358_Ontology-Based_Enhanced_Word_Embedding_for_Automated_Information_Extraction_from_Geoscience_Reports
https://www.researchgate.net/publication/379808469_Ontology-driven_relational_data_mapping_for_constructing_a_knowledge_graph_of_porphyry_copper_deposits -> Ontology-driven relational data mapping for constructing a knowledge graph of porphyry copper deposits
https://www.researchgate.net/publication/327709479_Prospecting_Information_Extraction_by_Text_Mining_Based_on_Convolutional_Neural_Networks-A_Case_Study_of_the_Lala_Copper_Deposit_China
https://ieeexplore.ieee.org/document/8711400 -> Research and Application on Geoscience Literature Knowledge Discovery Technology
https://www.researchgate.net/publication/332328315_Text_Mining_to_Facilitate_Domain_Knowledge_Discovery
https://www.researchgate.net/publication/351238658_Understanding_Ore-Forming_Conditions_using_Machine_Reading_of_Text
https://www.researchgate.net/publication/359089763_Visual_analytics_and_information_extraction_of_geological_content_for_text-based_mineral_exploration_reports
https://www.researchgate.net/publication/354754114_What_is_this_article_about_Generative_summarization_with_the_BERT_model_in_the_geosciences_domain
https://www.slideshare.net/phcleverley/where-text-analytics-meets-geoscience -> Where text analytics meets geoscience

Petrography

https://www.researchgate.net/publication/335226326_Digital_petrography_Mineralogy_and_porosity_identification_using_machine_learning_algorithms_in_petrographic_thin_section_images

Last edited: 29/09/2020 The below are a collection of works from when I was doing a review

Public Mineral Prospectivity Mapping

概要

https://www.researchgate.net/publication/331852267_Applying_Spatial_Prospectivity_Mapping_to_Exploration_Targeting_Fundamental_Practical_issues_and_Suggested_Solutions_for_the_Future
https://www.researchgate.net/publication/284890591_Geochemical_Anomaly_and_Mineral_Prospectivity_Mapping_in_GIS
https://www.researchgate.net/publication/341472154_Geodata_Science-Based_Mineral_Prospectivity_Mapping_A_Review
https://www.researchgate.net/publication/275338029_Introduction_to_the_Special_Issue_GIS-based_mineral_potential_modelling_and_geological_data_analyses_for_mineral_exploration
https://www.researchgate.net/publication/339074334_Introduction_to_the_special_issue_on_spatial_modelling_and_analysis_of_ore-forming_processes_in_mineral_exploration_targeting
https://www.researchgate.net/publication/317319129_Natural_Resources_Research_Publications_on_Geochemical_Anomaly_and_Mineral_Potential_Mapping_and_Introduction_to_the_Special_Issue_of_Papers_in_These_Fields
https://www.researchgate.net/publication/46696293_Selection_of_coherent_deposit-type_locations_and_their_application_in_data-driven_mineral_prospectivity_mapping

Geochemistry

https://www.researchgate.net/publication/375926319_A_paradigm_shift_in_Precambrian_research_driven_by_big_data
https://www.researchgate.net/publication/359447201_A_review_of_machine_learning_in_geochemistry_and_cosmochemistry_Method_improvements_and_applications
- https://jaywen.com/files/He_2022_Applied_Geochemistry.pdf
https://www.researchgate.net/publication/220164381_Application_of_geochemical_zonality_coefficients_in_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/238505045_Analysis_and_mapping_of_geochemical_anomalies_using_logratio-transformed_stream_sediment_data_with_censored_values
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2022EA002626 -> Comparative Study on Three Autoencoder-Based Deep Learning Algorithms for Geochemical Anomaly Identification
https://www.researchgate.net/publication/373758047_Decision-making_within_geochemical_exploration_data_based_on_spatial_uncertainty_-A_new_insight_and_a_futuristic_review
https://www.researchgate.net/publication/331505001_Deep_learning_and_its_application_in_geochemical_mapping
https://www.researchgate.net/publication/380262759_Factor_analysis_in_residual_soils_of_the_Iberian_Pyrite_Belt_Spain_Comparison_between_raw_data_log_transformation_data_and_compositional_data [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/272091723_Geochemical_characteristics_of_mineral_deposits_Implications_for_ore_genesis
https://www.researchgate.net/publication/257189047_Geochemical_mineralization_probability_index_GMPI_A_new_approach_to_generate_enhanced_stream_sediment_geochemical_evidential_map_for_increasing_probability_of_success_in_mineral_potential_mapping
https://www.researchgate.net/publication/333497470_Integration_of_auto-encoder_network_with_density-based_spatial_clustering_for_geochemical_anomaly_detection_for_mineral_exploration
https://www.researchgate.net/publication/319303831_Introduction_to_the_thematic_issue_Analysis_of_exploration_geochemical_data_for_mapping_of_anomalies
https://www.researchgate.net/publication/356722687_Machine_learning-based_prediction_of_trace_element_concentrations_using_data_from_the_Karoo_large_igneous_province_and_its_application_in_prospectivity_mapping#fullTextFileContent
https://www.degruyter.com/document/doi/10.2138/am-2023-9115/html -> Machine learning applied to apatite compositions for determining mineralization potential [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/257026525_Primary_geochemical_characteristics_of_mineral_deposits_-_Implications_for_exploration
https://www.researchgate.net/publication/283554338_Recognition_of_geochemical_anomalies_using_a_deep_autoencoder_network
- https://zarmesh.com/wp-content/uploads/2017/04/Recognition-of-geochemical-anomalies-using-a-deep-autoencoder-network.pdf
https://www.researchgate.net/publication/349606557_Robust_Feature_Extraction_for_Geochemical_Anomaly_Recognition_Using_a_Stacked_Convolutional_Denoising_Autoencoder [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/375911531_Spatial_Interpolation_Using_Machine_Learning_From_Patterns_and_Regularities_to_Block_Models#fullTextFileContent
https://www.researchgate.net/publication/259716832_Supervised_and_unsupervised_classification_of_near-mine_soil_Geochemistry_and_Geophysics_data
https://www.researchgate.net/publication/277813662_Supervised_Geochemical_Anomaly_Detection_by_Pattern_Recognition
https://www.researchgate.net/publication/249544991_Usefulness_of_stream_order_to_detect_stream_sediment_geochemical_anomalies
https://www.researchgate.net/publication/321275541_Weighting_stream_sediment_geochemical_samples_as_exploration_indicator_of_deposit_-_type

ファジー

https://www.researchgate.net/publication/272170968_A_Comparative_Analysis_of_Weights_of_Evidence_Evidential_Belief_Functions_and_Fuzzy_Logic_for_Mineral_Potential_Mapping_Using_Incomplete_Data_at_the_Scale_of_Investigation
https://www.researchgate.net/publication/267816279_Fuzzification_of_continuous-value_spatial_evidence_for_mineral_prospectivity_mapping
https://www.researchgate.net/publication/301635716_Union_score_and_fuzzy_logic_mineral_prospectivity_mapping_using_discretized_and_continuous_spatial_evidence_values

Uncertainty

https://deliverypdf.ssrn.com/delivery.php?ID=555064031119110002088087068121000096050036019060022069010050000053011056029076002067121000064004002088113115000107115017083105004026015092089005123065040099024112018026013043065104094012124120126039100033055018066074125089104115090100009064122122019003015085069021024027072126106082092110&EXT=pdf&INDEX=TRUE -> Estimating uncertainties in 3-D models of complex fold-and-thrust 2 belts: a case study of the Eastern Alps triangle zone
https://www.researchgate.net/publication/333339659_Incorporating_conceptual_and_interpretation_uncertainty_to_mineral_prospectivity_modelling
https://www.researchgate.net/publication/235443307_Managing_uncertainty_in_exploration_targeting
https://www.researchgate.net/publication/255909185_The_upside_of_uncertainty_Identification_of_lithology_contact_zones_from_airborne_geophysics_and_satellite_data_using_random_forests_and_support_vector_machines

Geospatial Maps

オーストラリア

https://www.researchgate.net/publication/334440382_Mapping_iron_oxide_Cu-Au_IOCG_mineral_potential_in_Australia_using_a_knowledge-driven_mineral_systems-based_approach

South Australia

https://www.researchgate.net/publication/335313790_Prospectivity_modelling_of_the_Olympic_Cu-Au_Province - https://services.sarig.sa.gov.au/raster/ProspectivityModelling/wms?service=wms&version=1.1.1&REQUEST=GetCapabilities
An assessment of the uranium and geothermal prospectivity of east-central South Australia - https://d28rz98at9flks.cloudfront.net/72666/Rec2011_034.pdf

ノーザンテリトリー

https://www.researchgate.net/publication/285235798_An_assessment_of_the_uranium_and_geothermal_prospectivity_of_the_southern_Northern_Territory

西オーストラリア州

https://www.researchgate.net/publication/273073675_Building_a_machine_learning_classifier_for_iron_ore_prospectivity_in_the_Yilgarn_Craton
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/district-scale-targeting-for-gold-in-the-yilgarn-craton-part-2-of-the-yilgarn-gold-exploration-targeting-atlas.do$55 purchase
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/mineral-prospectivity-of-the-king-leopold-orogen-and-lennard-shelf-analysis-of-potential-field-data-in-the-west-kimberley-region-geographical-product-n14bnzp.do
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/mineral-systems-analysis-of-the-west-musgrave-province-regional-structure-and-prospectivity-modelling-geographical-product-n12dzp.do
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/mineral-systems-analysis-of-the-west-musgrave-province-regional-structure-and-prospectivity-modelling.do $22 purchase
https://researchdata.edu.au/predictive-mineral-discovery-gold-mineral/1209568?source=suggested_datasets - Predictive mineral discovery in the eastern Yilgarn Craton: an example of district-scale targeting of an orogenic gold mineral system - https://d28rz98at9flks.cloudfront.net/82617/Y4_Gold_Targeting.zip
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/prospectivity-analysis-of-the-halls-creek-orogen-western-australia-using-a-mineral-systems-approach-geographical-product-n15af3zp.do
https://researchdata.edu.au/prospectivity-analysis-using-063-m436/1424743 - Prospectivity analysis using a mineral systems approach - Capricorn case study project CSIRO Prospectivity analysis using a mineral systems approach - Capricorn case study project (13.5 GBダウンロード）
http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/regional-scale-targeting-for-gold-in-the-yilgarn-craton-part-1-of-the-yilgarn-gold-exploration-targeting-atlas.do $55 purchase
https://www.researchgate.net/publication/263928515_Towards_Australian_metallogenic_maps_through_space_and_time
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301926810002111 - Yilgarn

ブラジル

https://www.researchgate.net/publication/340633563_CATALOG_OF_PROSPECTIVITY_MAPS_OF_SELECTED_AREAS_FROM_BRAZIL
https://www.researchgate.net/publication/341936771_Modeling_of_Cu-Au_Prospectivity_in_the_Carajas_mineral_province_Brazil_through_Machine_Learning_Dealing_with_Imbalanced_Training_Data
https://www.researchgate.net/publication/287270273_Nickel_prospective_modelling_using_fuzzy_logic_on_nova_Brasilandia_metasedimentary_belt_Rondonia_Brazil
https://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2317-48892016000200261 - Sao Francisco Craton Nickel

オーストラリア

https://www.researchgate.net/publication/248211737_A_continent-wide_study_of_Australia's_uranium_potential
https://www.researchgate.net/publication/334440382_Mapping_iron_oxide_Cu-Au_IOCG_mineral_potential_in_Australia_using_a_knowledge-driven_mineral_systems-based_approach
https://researchdata.edu.au/predictive-model-opal-mining-approach/673159/?refer_q=rows=15/sort=score%20desc/class=collection/p=2/q=mineral%20prospectivity%20map/ - Opal

SA

https://data.gov.au/dataset/ds-ga-a8619169-1c2a-6697-e044-00144fdd4fa6/details?q= -> An assessment of the uranium and geothermal prospectivity of east central South Australia
https://d28rz98at9flks.cloudfront.net/72666/Rec2011_034.pdf -> An assessment of the uranium and geothermal prospectivity of east-central South Australia
https://www.pir.sa.gov.au/__data/assets/pdf_file/0011/239636/204581-001_wise_high.pdf - Eastern Gawler - WPA
http://www.energymining.sa.gov.au/minerals/knowledge_centre/mesa_journal/previous_feature_articles/new_prospectivity_map
https://catalog.sarig.sa.gov.au/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/e59cd4ba-1a0a-4911-9e6a-58d80576678d - Olympic Domain IOCG Prospectivity model
https://www.researchgate.net/publication/335313790_Prospectivity_modelling_of_the_Olympic_Cu-Au_Province - https://services.sarig.sa.gov.au/raster/ProspectivityModelling/wms?service=wms&version=1.1.1&REQUEST=GetCapabilities

西オーストラリア州

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301926810002111 - Yilgarn Karol Czarnota
https://www.researchgate.net/publication/229333177_Prospectivity_analysis_of_the_Plutonic_Marymia_Greenstone_Belt_Western_Australia
https://www.researchgate.net/publication/280039091_Mineral_systems_approach_applied_to_GIS-based_2D-prospectivity_modelling_of_geological_regions_Insights_from_Western_Australia
https://www.researchgate.net/publication/351238658_Understanding_Ore-Forming_Conditions_using_Machine_Reading_of_Text

ノーザンテリトリー

https://www.researchgate.net/publication/285235798_An_assessment_of_the_uranium_and_geothermal_prospectivity_of_the_southern_Northern_Territory
https://www.researchgate.net/publication/342352173_Modelling_gold_potential_in_the_Granites-Tanami_Orogen_NT_Australia_A_comparative_study_using_continuous_and_data-driven_techniques

ニューサウスウェールズ州

https://www.resourcesandgeoscience.nsw.gov.au/miners-and-explorers/geoscience-information/projects/mineral-potential-mapping#_southern-_new-_england-_orogen-mineral-potential
https://www.smedg.org.au/GSNSW_2019_Blevin.pdf - Eastern Lachlan Orogen
https://www.researchgate.net/publication/265915602_Comparing_prospectivity_modelling_results_and_past_exploration_data_A_case_study_of_porphyry_Cu-Au_mineral_systems_in_the_Macquarie_Arc_Lachlan_Fold_Belt_New_South_Wales

ブラジル

https://www.researchgate.net/publication/340633563_CATALOG_OF_PROSPECTIVITY_MAPS_OF_SELECTED_AREAS_FROM_BRAZIL
https://www.researchgate.net/publication/340633739_MINERAL_POTENTIAL_AND_OPORTUNITIES_FOR_THE_EXPLORATION_OF_NEW_GEOLOGICAL_GROUNDS_IN_BRAZIL
https://www.semanticscholar.org/paper/Mineral-Potential-Mapping-for-Orogenic-Gold-in-the-Silva-Silva/a23a9ce4da48863da876758afa9e1d2723088853
https://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2317-48892016000200261 - Supergene nickel deposits in outhwestern Sao Francisco Carton, Brazil

Carajas

https://www.researchgate.net/publication/258466504_Self-Organizing_Maps_A_Data_Mining_Tool_for_the_Analysis_of_Airborne_Geophysical_Data_Collected_over_the_Brazilian_Amazon
https://www.researchgate.net/publication/258647519_Semiautomated_geologic_mapping_using_self-organizing_maps_and_airborne_geophysics_in_the_Brazilian_Amazon
https://www.researchgate.net/publication/235443304_GIS-Based_prospectivity_mapping_for_orogenic_gold_A_case_study_from_the_Andorinhas_region_Brasil
https://www.researchgate.net/publication/341936771_Modeling_of_Cu-Au_Prospectivity_in_the_Carajas_mineral_province_Brazil_through_Machine_Learning_Dealing_with_Imbalanced_Training_Data
https://www.researchgate.net/publication/332031621_Predictive_lithological_mapping_through_machine_learning_methods_a_case_study_in_the_Cinzento_Lineament_Carajas_Province_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/340633659_Copper-gold_favorability_in_the_Cinzento_Shear_Zone_Carajas_Mineral_Province
https://www.researchgate.net/publication/329477409_Favorability_potential_for_IOCG_type_deposits_in_the_Riacho_do_Pontal_Belt_New_insights_for_identifying_prospects_of_IOCG-type_deposits_in_NE_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/339453836_Uranium_anomalies_detection_through_Random_Forest_regression
https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/48145419/Artificial_neural_networks_applied_to_mi20160818-5365-odv4na.pdf?1471522188=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DArtificial_neural_networks_applied_to_mi.pdf&Expires=1593477539&Signature=DNmSxKogrD54dE4LX~8DT4K7vV0ZGcf8Q2RRfXEPsCc8PGiBrbeBpy4NVQdCiENLz-YfSzVGk6LI8k5MEGxR~qwnUn9ISLHDuIau6VqBFSEA29jMixCbvQM6hbkUJKQlli-AuSPUV23TsSk76kB6amDYtwNHmBnUPzTQGZLj2XkzJza9PA-7W2-VrPQKHNPxJp3z8J0mPq4rhmHZLaFMMSL6QMpK5qpvSqi6Znx-kIhCprlyYfODisq0unOIwnEQstiMf2RnB6gPmGOodhNlLsSr01e7TvtvFDBOQvhhooeDeQrvkINN4DJjAIIrbrcQ8B2b-ATQS0a3QQe93h-VFA__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA - Leite, EPL; de Souza Filho, CR Artificial neural networks applied to mineral potential mapping for copper-gold mineralizations in the Carajás Mineral Province, Brazil. Geoph. Prosp. 2009, 57, 1049–1065.
https://link-springer-com.access.library.unisa.edu.au/content/pdf/10.1007/s11053-015-9263-2.pdf - A Comparative Analysis of Weights of Evidence, Evidential Belief Functions, and Fuzzy Logic for Mineral Potential Mapping Using Incomplete Data at the Scale of Investigation
https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/sbgf2011-245 - Gold Prospectivity Mapping of Andorinhas Greenstone Belt, Para

Gurupi

https://www.researchgate.net/publication/312220651_Predictive_Mapping_of_Prospectivity_in_the_Gurupi_Orogenic_Gold_Belt_North-Northeast_Brazil_An_Example_of_District-Scale_Mineral_System_Approach_to_Exploration_Targeting

オーストラリア

https://www.researchgate.net/publication/260107484_Unsupervised_clustering_of_continental-scale_geophysical_and_geochemical_data_using_Self-Organising_Maps
https://www.researchgate.net/publication/332263305_A_speedy_update_on_machine_learning_applied_to_bedrock_mapping_using_geochemistry_or_geophysics_examples_from_the_Pacific_Rim_and_nearby
https://www.researchgate.net/publication/317312520_Catchment-based_gold_prospectivity_analysis_combining_geochemical_geophysical_and_geological_data_across_northern_Australia
https://www.researchgate.net/publication/326571155_Continental-scale_mineral_prospectivity_assessment_using_the_National_Geochemical_Survey_of_Australia_NGSA_dataset
https://www.researchgate.net/publication/334440382_Mapping_iron_oxide_Cu-Au_IOCG_mineral_potential_in_Australia_using_a_knowledge-driven_mineral_systems-based_approach
https://www.researchgate.net/publication/282189370_Uranium_Prospectivity_Mapping_Across_the_Australian_Continent_via_Unsupervised_Cluster_Analysis_of_Integrated_Remote_Sensing_Data

South Australia

https://www.researchgate.net/publication/335313790_Prospectivity_modelling_of_the_Olympic_Cu-Au_Province - https://services.sarig.sa.gov.au/raster/ProspectivityModelling/wms?service=wms&version=1.1.1&REQUEST=GetCapabilities

クイーンズランド州

https://www.researchgate.net/publication/317312520_Catchment-based_gold_prospectivity_analysis_combining_geochemical_geophysical_and_geological_data_across_northern_Australia
https://www.researchgate.net/publication/252707107_GIS-based_epithermal_copper_prospectivity_mapping_of_the_Mt_Isa_Inlier_Australia_Implications_for_exploration_targeting
https://www.researchgate.net/publication/222211452_Predictive_modelling_of_prospectivity_for_Pb-Zn_deposits_in_the_Lawn_Hill_Region_Queensland_Australia

ニューサウスウェールズ州

https://www.researchgate.net/publication/336349643_MINERAL_POTENTIAL_MAPPING_AS_A_STRATEGIC_PLANNING_TOOL_IN_THE_EASTERN_LACHLAN_OROGEN_NSW
https://www.publish.csiro.au/ex/pdf/ASEG2013ab236 - Mineral prospectivity analysis of the Wagga–Omeo belt in NSW
https://www.researchgate.net/publication/329761040_NSW_Zone_54_Mineral_Systems_Mineral_Potential_Report
https://www.researchgate.net/publication/337569823_Practical_Implementation_of_Random_Forest-Based_Mineral_Potential_Mapping_for_Porphyry_Cu-Au_Mineralization_in_the_Eastern_Lachlan_Orogen_NSW_Australia
https://www.researchgate.net/publication/333551776_Translating_expressions_of_intrusion-related_mineral_systems_into_mappable_spatial_proxies_for_mineral_potential_mapping_Case_studies_from_the_Southern_New_England_Orogen_Australia

タスマニア

https://www.researchgate.net/publication/262380025_Mapping_geology_and_volcanic-hosted_massive_sulfide_alteration_in_the_Hellyer-Mt_Charter_region_Tasmania_using_Random_Forests_TM_and_Self-Organising_Maps

ビクトリア

https://www.researchgate.net/publication/323856713_Lithological_mapping_using_Random_Forests_applied_to_geophysical_and_remote_sensing_data_a_demonstration_study_from_the_Eastern_Goldfields_of_Australia
https://publications.csiro.au/publications/#publication/PIcsiro:EP123339/SQmineral%20prospectivity/RP1/RS50/RORECENT/STsearch-by-keyword/LISEA/RI16/RT26 [nickel]
https://www.researchgate.net/publication/257026553_Regional_prospectivity_analysis_for_hydrothermal-remobilised_nickel_mineral_systems_in_western_Victoria_Australia

Western Australia

https://www.researchgate.net/publication/274714146_Reducing_subjectivity_in_multi-commodity_mineral_prospectivity_analyses_Modelling_the_west_Kimberley_Australia
https://www.researchgate.net/publication/319013132_Identifying_mineral_prospectivity_using_3D_magnetotelluric_potential_field_and_geological_data_in_the_east_Kimberley_Australia
https://www.researchgate.net/publication/280930127_Regional-scale_targeting_for_gold_in_the_Yilgarn_Craton_Part_1_of_the_Yilgarn_Gold_Exploration_Targeting_Atlas
https://www.researchgate.net/publication/279533541_District-scale_targeting_for_gold_in_the_Yilgarn_Craton_Part_2_of_the_Yilgarn_Gold_Exploration_Targeting_Atlas
https://www.researchgate.net/publication/257026568_Exploration_targeting_for_orogenic_gold_deposits_in_the_Granites-Tanami_Orogen_Mineral_system_analysis_targeting_model_and_prospectivity_analysis
https://www.researchgate.net/publication/280039091_Mineral_systems_approach_applied_to_GIS-based_2D-prospectivity_modelling_of_geological_regions_Insights_from_Western_Australia (the West Arunta Orogen, West Musgrave Orogen and Gascoyne Province - http://dmpbookshop.eruditetechnologies.com.au/product/mineral-systems-analysis-of-the-west-musgrave-province-regional-structure-and-prospectivity-modelling.do
https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0169136810000417? - token=9FD1C06A25E7ECC0C384C0ECF976E4BC9C36047C53CEED08066811979A640E89DD94C49510D1B500C6FF5E69982E018E Prospectivity analysis of the Plutonic Marymia Greenstone Belt, Western Australia
https://research-repository.uwa.edu.au/en/publications/exploration-targeting-for-orogenic-gold-deposits-in-the-granites- - Tanami orogen
https://www.researchgate.net/publication/332631130_Fuzzy_inference_systems_for_prospectivity_modeling_of_mineral_systems_and_a_case-study_for_prospectivity_mapping_of_surficial_Uranium_in_Yeelirrie_Area_Western_Australia_Ore_Geology_Reviews_71_839-852Tasmania
https://publications.csiro.au/rpr/download?pid=csiro:EP102133&dsid=DS3 [nickel]

Endowment Modelling

https://www.researchgate.net/publication/248211962_A_new_method_for_spatial_centrographic_analysis_of_mineral_deposit_clusters
https://www.researchgate.net/publication/275620329_A_Time-Series_Audit_of_Zipf's_Law_as_a_Measure_of_Terrane_Endowment_and_Maturity_in_Mineral_Exploration
https://www.researchgate.net/publication/341087909_Assessing_the_variability_of_expert_estimates_in_the_USGS_Three-part_Mineral_Resource_Assessment_Methodology_A_call_for_increased_skill_diversity_and_scenario-based_training
https://github.com/iagoslc/ZipfsLaw_Quadrilatero_Ferrifero
https://www.researchgate.net/publication/222834436_Controls_on_mineral_deposit_occurrence_inferred_from_analysis_of_their_spatial_pattern_and_spatial_association_with_geological_features
https://www.researchgate.net/publication/229792860_From_Predictive_Mapping_of_Mineral_Prospectivity_to_Quantitative_Estimation_of_Number_of_Undiscovered_Prospects
https://www.researchgate.net/publication/330994502_Global_Grade-and-Tonnage_Modeling_of_Uranium_deposits
https://pubs.geoscienceworld.org/segweb/economicgeology/article-abstract/103/4/829/127993/Linking-Mineral-Deposit-Models-to-Quantitative?redirectedFrom=fulltext
https://www.researchgate.net/publication/238365283_Metal_endowment_of_cratons_terranes_and_districts_Insights_from_a_quantitative_analysis_of_regions_with_giant_and_super-giant_deposits
https://www.researchgate.net/publication/308778798_Spatial_analysis_of_mineral_deposit_distribution_A_review_of_methods_and_implications_for_structural_controls_on_iron_oxide-copper-gold_mineralization_in_Carajas_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/229347041_Predictive_mapping_of_prospectivity_and_quantitative_estimation_of_undiscovered_VMS_deposits_in_Skellefte_district_Sweden
https://www.researchgate.net/publication/342405763_Predicting_grade-tonnage_characteristics_of_undiscovered_mineralisation_application_of_the_USGS_Three-part_Undiscovered_Mineral_Resource_Assessment_to_the_Sandstone_Greenstone_Belt_of_the_Yilgarn_Bloc
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136810000685
https://www.researchgate.net/publication/240301743_Spatial_statistical_analysis_of_the_distribution_of_komatiite-hosted_nickel_sulfide_deposits_in_the_Kalgoorlie_terrane_Western_Australia_Clustered_or_Not

World Models

https://www.researchgate.net/publication/331283650_Archean_crust_and_metallogenic_zones_in_the_Amazonian_Craton_sensed_by_satellite_gravity_data
https://eartharxiv.org/2kjvc/ -> Global distribution of sediment-hosted metals controlled by craton edge stability
https://www.researchgate.net/post/Is_it_possible_to_derive_free_air_anomaly_or_bouguer_anomaly_from_gravity_disturbance_data
https://www.researchgate.net/publication/325344128_The_role_of_basement_control_in_Iron_Oxide-Copper-Gold_mineral_systems_revealed_by_satellite_gravity_models
https://www.researchgate.net/publication/331428028_Supplementary_Material_for_the_paper_Archean_crust_and_metallogenic_zones_in_the_Amazonian_Craton_sensed_by_satellite_gravity_data
https://www.leouieda.com/pdf/use-the-disturbance.pdf
https://www.leouieda.com/papers/use-the-disturbance.html

Financial Forecasting

https://www.researchgate.net/publication/317137060_Forecasting_copper_prices_by_decision_tree_learning
https://www.researchgate.net/publication/4874824_Mine_Size_and_the_Structure_of_Costs

Agent based Modelling

https://mpra.ub.uni-muenchen.de/62159/ -> Mineral exploration as a game of chance [Agent Based Modelling]

Spectral Unmixing

Overviews and examples, with some focus on neural network approaches.

ニューラルネットワーク

https://www.researchgate.net/publication/224180646_A_neural_network_approach_for_pixel_unmixing_in_hyperspectral_data
https://www.researchgate.net/publication/340690859_A_Supervised_Nonlinear_Spectral_Unmixing_Method_by_Means_of_Neural_Networks
https://www.researchgate.net/publication/326205017_Classification_of_Hyperspectral_Data_Using_a_Multi-Channel_Convolutional_Neural_Network
https://www.researchgate.net/publication/339062151_Classification_of_small-scale_hyperspectral_images_with_multi-source_deep_transfer_learning
https://www.researchgate.net/publication/331824337_Comparative_Analysis_of_Unmixing_Algorithms_Using_Synthetic_Hyperspectral_Data
https://www.researchgate.net/publication/335501086_Convolutional_Autoencoder_For_Spatial-Spectral_Hyperspectral_Unmixing
https://www.researchgate.net/publication/341501560_Convolutional_Autoencoder_for_Spectral-Spatial_Hyperspectral_Unmixing
https://www.researchgate.net/publication/333906204_Deep_convolutional_neural_networks_for_land-cover_classification_with_Sentinel-2_images
https://www.researchgate.net/publication/356711693_Deep-learning-based_latent_space_encoding_for_spectral_unmixing_of_geological_materials
https://www.researchgate.net/publication/331505001_Deep_learning_and_its_application_in_geochemical_mapping
https://www.researchgate.net/publication/332696102_Deep_Learning_for_Classification_of_Hyperspectral_Data_A_Comparative_Review
https://www.researchgate.net/publication/336889271_Deep_Learning_for_Hyperspectral_Image_Classification_An_Overview
https://www.researchgate.net/publication/327995228_Deep_Spectral_Convolution_Network_for_Hyperspectral_Unmixing
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10580951 -> Exploring Hybrid Contrastive Learning and Scene-to-Label Information for Multilabel Remote Sensing Image Classification [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/356393038_Generalized_Unsupervised_Clustering_of_Hyperspectral_Images_of_Geological_Targets_in_the_Near_Infrared
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10588073 -> Hyperspectral Image Classification Using Spatial and Spectral Features Based on Deep Learning [UNSEEN]
https://www.researchgate.net/publication/333301728_Hyperspectral_Image_Classification_Method_Based_on_CNN_Architecture_Embedding_With_Hashing_Semantic_Feature
https://www.researchgate.net/publication/323950012_Hyperspectral_Unmixing_Using_A_Neural_Network_Autoencoder
https://www.researchgate.net/publication/339657313_Hyperspectral_unmixing_using_deep_convolutional_autoencoder
https://www.researchgate.net/publication/339066136_Hyperspectral_Unmixing_Using_Deep_Convolutional_Autoencoders_in_a_Supervised_Scenario
https://www.researchgate.net/publication/335878933_LITHOLOGICAL_CLASSIFICATION_USING_MULTI-SENSOR_DATA_AND_CONVOLUTIONAL_NEURAL_NETWORKS
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10551851 -> MSNet: Self-Supervised Multiscale Network With Enhanced Separation Training for Hyperspectral Anomaly Detection
https://www.researchgate.net/publication/331794887_Nonlinear_Unmixing_of_Hyperspectral_Data_via_Deep_Autoencoder_Networks
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10534107 -> ReSC-net: Hyperspectral Image Classification Based on Attention-Enhanced Residual Module and Spatial-Channel Attention
https://www.researchgate.net/publication/340961027_Recent_Advances_in_Hyperspectral_Unmixing_Using_Sparse_Techniques_and_Deep_Learning
https://www.researchgate.net/publication/330272600_Semisupervised_Stacked_Autoencoder_With_Cotraining_for_Hyperspectral_Image_Classification
https://www.researchgate.net/publication/336097421_Spatial-Spectral_Hyperspectral_Unmixing_Using_Multitask_Learning
https://www.researchgate.net/publication/312355586_Spectral-Spatial_Classification_of_Hyperspectral_Imagery_with_3D_Convolutional_Neural_Network
https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2020/EGU2020-10719.html -> Sentinel-2 as a tool for mapping iron-bearing alteration minerals: a case study from the Iberian Pyrite Belt (Southern Spain)
https://www.researchgate.net/publication/334058881_SSDC-DenseNet_A_Cost-Effective_End-to-End_Spectral-Spatial_Dual-Channel_Dense_Network_for_Hyperspectral_Image_Classification
https://www.researchgate.net/publication/333497470_Integration_of_auto-encoder_network_with_density-based_spatial_clustering_for_geochemical_anomaly_detection_for_mineral_exploration
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009281924000473 -> Geochemical characteristics and mapping of Reşadiye (Tokat-Türkiye) bentonite deposits using machine learning and sub-pixel mixture algorithms

一般的な

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0273117724004861?dgcid=rss_sd_all -> Optimization of machine learning algorithms for remote alteration mapping
https://www.researchgate.net/publication/337841253_A_solar_optical_hyperspectral_library_of_rare_earth-bearing_minerals_rare_earth_oxides_copper-bearing_minerals_and_Apliki_mine_surface_samples
https://ieeexplore.ieee.org/document/10536904 -> A Reversible Generative Network for Hyperspectral Unmixing With Spectral Variability
https://www.researchgate.net/publication/3204295_Abundance_Estimation_of_Spectrally_Similar_Minerals_by_Using_Derivative_Spectra_in_Simulated_Annealing
https://www.researchgate.net/publication/338371376_Accuracy_assessment_of_hydrothermal_mineral_maps_derived_from_ASTER_images
https://www.researchgate.net/publication/337790490_Analysis_of_Most_Significant_Bands_and_Band_Ratios_for_Discrimination_of_Hydrothermal_Alteration_Minerals
https://www.researchgate.net/project/Deep-Learning-for-Remote-Sensing-2
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10589462 -> Deep Spectral Spatial Feature Enhancement through Transformer for Hyperspectral Image Classification
https://www.researchgate.net/publication/331876006_Fusion_of_Landsat_and_Worldview_Images
https://www.researchgate.net/publication/259096595_Geological_mapping_using_remote_sensing_data_A_comparison_of_five_machine_learning_algorithms_their_response_to_variations_in_the_spatial_distribution_of_training_data_and_the_use_of_explicit_spatial_
https://www.researchgate.net/publication/341802637_Improved_k-means_and_spectral_matching_for_hyperspectral_mineral_mapping
https://www.researchgate.net/publication/272565561_Integration_and_Analysis_of_ASTER_and_IKONOS_Images_for_the_Identification_of_Hydrothermally-_Altered_Mineral_Exploration_Sites
https://www.researchgate.net/publication/236271149_Multi-_and_hyperspectral_geologic_remote_sensing_A_review_GRSG_Member_News
https://www.researchgate.net/publication/220492175_Multi-and_Hyperspectral_geologic_remote_sensing_A_review
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954124001572 -> Rapid estimation of soil Mn content by machine learning and soil spectra in large-scale
https://www.researchgate.net/publication/342184377_remotesensing-12-01239-v2_1
https://www.researchgate.net/project/Remote-sensing-exploration-of-critical-mineral-deposits
https://www.researchgate.net/project/Sentinel-2-MSI-for-geological-remote-sensing
https://www.researchgate.net/publication/323808118_Thermal_infrared_multispectral_remote_sensing_of_lithology_and_mineralogy_based_on_spectral_properties_of_materials
https://www.researchgate.net/publication/340505978_Unsupervised_and_Supervised_Feature_Extraction_Methods_for_Hyperspectral_Images_Based_on_Mixtures_of_Factor_Analyzers

アフリカ

https://www.researchgate.net/publication/235443308_Application_of_remote_sensing_and_GIS_mapping_to_Quaternary_to_recent_surficial_sediments_of_the_Central_Uranium_district_Namibia
https://www.researchgate.net/publication/342373512_Geological_mapping_using_Random_Forests_applied_to_Remote_Sensing_data_a_demonstration_study_from_Msaidira-Souk_Al_Had_Sidi_Ifni_inlier_Western_Anti-Atlas_Morocco
https://www.researchgate.net/publication/340534611_Identifying_high_potential_zones_of_gold_mineralization_in_a_sub-tropical_region_using_Landsat-8_and_ASTER_remote_sensing_data_a_case_study_of_the_Ngoura-Colomines_goldfield_Eastern_Cameroon
https://www.researchgate.net/publication/342162988_Lithological_and_alteration_mineral_mapping_for_alluvial_gold_exploration_in_the_south_east_of_Birao_area_Central_African_Republic_using_Landsat-8_Operational_Land_Imager_OLI_data
https://www.researchgate.net/publication/329193841_Mapping_Copper_Mineralisation_using_EO-1_Hyperion_Data_Fusion_with_Landsat_8_OLI_and_Sentinel-2A_in_Moroccan_Anti_Atlas
https://www.researchgate.net/publication/230918249_SPECTRAL_REMOTE_SENSING_OF_HYDROTHERMAL_ALTERATION_ASSOCIATED_WITH_VOLCANOGENIC_MASSIVE_SULPHIDE_DEPOSITS_GOROB-HOPE_AREA_NAMIBIA
https://www.researchgate.net/publication/337304180_The_application_of_day_and_night_time_ASTER_satellite_imagery_for_geothermal_and_mineral_mapping_in_East_Africa
https://www.researchgate.net/publication/336823002_Towards_Multiscale_and_Multisource_Remote_Sensing_Mineral_Exploration_Using_RPAS_A_Case_Study_in_the_Lofdal_Carbonatite-Hosted_REE_Deposit_Namibia
https://www.researchgate.net/publication/338296843_Use_of_the_Sentinel-2A_Multispectral_Image_for_Litho-Structural_and_Alteration_Mapping_in_Al_Glo'a_Map_Sheet_150000_Bou_Azzer-El_Graara_Inlier_Central_Anti-Atlas_Morocco

ブラジル

https://www.researchgate.net/publication/287950835_Altimetric_and_aeromagnetometric_data_fusion_as_a_tool_of_geological_interpretation_the_example_of_the_Carajas_Mineral_Province_PA
https://www.researchgate.net/publication/237222985_Analise_e_integracao_de_dados_do_SAR-R99B_com_dados_de_sensoriamento_remoto_optico_e_dados_aerogeofisicos_na_regiao_dos_depositos_de_oxido_de_Fe-Cu-Au_tipo_Sossego_e_118_na_Provincia_Mineral_de_Caraja
https://www.researchgate.net/publication/327503453_Comparison_of_Altered_Mineral_Information_Extracted_from_ETM_ASTER_and_Hyperion_data_in_Aguas_Claras_Iron_Ore_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/251743903_Enhancement_Of_Landsat_Thematic_Mapper_Imagery_For_Mineral_Prospecting_In_Weathered_And_Vegetated_Terrain_In_SE_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/228854234_Hyperspectral_Data_Processing_For_Mineral_Mapping_Using_AVIRIS_1995_Data_in_Alto_Paraiso_de_Goias_Central_Brazil
https://www.researchgate.net/publication/326612136_Mapping_Mining_Areas_in_the_Brazilian_Amazon_Using_MSISentinel-2_Imagery_2017
https://www.researchgate.net/publication/242188704_MINERALOGICAL_CHARACTERIZATION_AND_MAPPING_USING_REFLECTANCE_SPECTROSCOPY_AN_EXPERIMENT_AT_ALTO_DO_GIZ_PEGMATITE_IN_THE_SOUTH_PORTION_OF_BORBOREMA_PEGMATITE_PROVINCE_BPP_NORTHEASTERN_BRAZIL

中国

https://www.researchgate.net/publication/338355143_A_comprehensive_scheme_for_lithological_mapping_using_Sentinel-2A_and_ASTER_GDEM_in_weathered_and_vegetated_coastal_zone_Southern_China
https://www.researchgate.net/publication/332957713_Data_mining_of_the_best_spectral_indices_for_geochemical_anomalies_of_copper_A_study_in_the_northwestern_Junggar_region_Xinjiang
https://www.researchgate.net/publication/380287318_Machine_learning_model_for_deep_exploration_Utilizing_short_wavelength_infrared_SWIR_of_hydrothermal_alteration_minerals_in_the_Qianchen_gold_deposit_Jiaodong_Peninsula_Eastern_China
https://www.researchgate.net/publication/304906898_Remote_sensing_and_GIS_prospectivity_mapping_for_magmatic-hydrothermal_base-_and_precious-metal_deposits_in_the_Honghai_district_China

グリーンランド

https://www.researchgate.net/publication/326655551_Application_of_Multi-Sensor_Satellite_Data_for_Exploration_of_Zn-Pb_Sulfide_Mineralization_in_the_Franklinian_Basin_North_Greenland
https://www.researchgate.net/publication/337512735_Fusion_of_DPCA_and_ICA_algorithms_for_mineral_detection_using_Landsat-8_spectral_bands
https://www.researchgate.net/publication/336684298_Landsat-8_Advanced_Spaceborne_Thermal_Emission_and_Reflection_Radiometer_and_WorldView-3_Multispectral_Satellite_Imagery_for_Prospecting_Copper-Gold_Mineralization_in_the_Northeastern_Inglefield_Mobil

インド

https://www.researchgate.net/publication/337649256_Automated_lithological_mapping_by_integrating_spectral_enhancement_techniques_and_machine_learning_algorithms_using_AVIRIS-NG_hyperspectral_data_in_Gold-bearing_granite-greenstone_rocks_in_Hutti_India
https://www.researchgate.net/publication/333816841_Integrated_application_of_AVIRIS-NG_and_Sentinel-2A_dataset_in_altered_mineral_abundance_mapping_A_case_study_from_Jahazpur_area_Rajasthan
https://www.researchgate.net/publication/339631389_Identification_and_characterization_of_hydrothermally_altered_minerals_using_surface_and_space-based_reflectance_spectroscopy_in_parts_of_south-eastern_Rajasthan_India
https://www.researchgate.net/publication/338116272_Potential_Use_of_ASTER_Derived_Emissivity_Thermal_Inertia_and_Albedo_Image_for_Discriminating_Different_Rock_Types_of_Aravalli_Group_of_Rocks_Rajasthan

イラン

https://www.researchgate.net/publication/338336181_A_Remote_Sensing-Based_Application_of_Bayesian_Networks_for_Epithermal_Gold_Potential_Mapping_in_Ahar-Arasbaran_Area_NW_Iran
https://www.researchgate.net/publication/338371376_Accuracy_assessment_of_hydrothermal_mineral_maps_derived_from_ASTER_images
https://www.researchgate.net/publication/340606566_Application_of_Landsat-8_Sentinel-2_ASTER_and_WorldView-3_Spectral_Imagery_for_Exploration_of_Carbonate-Hosted_Pb-Zn_Deposits_in_the_Central_Iranian_Terrane_CIT
https://www.researchgate.net/publication/331428927_Comparison_of_Different_Algorithms_to_Map_Hydrothermal_Alteration_Zones_Using_ASTER_Remote_Sensing_Data_for_Polymetallic_Vein-Type_Ore_Exploration_Toroud-Chahshirin_Magmatic_Belt_TCMB_North_Iran
https://www.researchgate.net/publication/327832371_Band_Ratios_Matrix_Transformation_BRMT_A_Sedimentary_Lithology_Mapping_Approach_Using_ASTER_Satellite_Sensor
https://www.researchgate.net/publication/331314687_Lithological_mapping_in_Sangan_region_in_Northeast_Iran_using_ASTER_satellite_data_and_image_processing_methods
https://www.researchgate.net/publication/330774780_Mapping_hydrothermal_alteration_zones_and_lineaments_associated_with_orogenic_gold_mineralization_using_ASTER_data_A_case_study_from_the_Sanandaj-Sirjan_Zone_Iran
https://www.researchgate.net/publication/380812370_Optimization_of_machine_learning_algorithms_for_remote_alteration_mapping
https://www.researchgate.net/publication/362620968_Spatial_mapping_of_hydrothermal_alterations_and_structural_features_for_gold_and_cassiterite_exploration

ペルー

https://www.researchgate.net/publication/271714561_Geology_and_Hydrothermal_Alteration_of_the_Chapi_Chiara_Prospect_and_Nearby_Targets_Southern_Peru_Using_ASTER_Data_and_Reflectance_Spectroscopy
https://www.researchgate.net/publication/317141295_Hyperspectral_remote_sensing_applied_to_mineral_exploration_in_southern_Peru_A_multiple_data_integration_approach_in_the_Chapi_Chiara_gold_prospect

スペイン

https://www.researchgate.net/publication/233039694_Geological_mapping_using_Landsat_Thematic_Mapper_imagery_in_Almeria_Province_south-east_Spain
https://www.researchgate.net/publication/263542786_WEIGHTS_DERIVED_FROM_HYPERSPECTRAL_DATA_TO_FACILITATE_AN_OPTIMAL_FIELD_SAMPLING_SCHEME_FOR_POTENTIAL_MINERALS

他の

https://www.researchgate.net/publication/341611032_ASTER_spectral_band_ratios_for_lithological_mapping_A_case_study_for_measuring_geological_offset_along_the_Erkenek_Segment_of_the_East_Anatolian_Fault_Zone_Turkey
https://www.researchgate.net/publication/229383008_Hydrothermal_Alteration_Mapping_at_Bodie_California_using_AVIRIS_Hyperspectral_Data
https://www.researchgate.net/publication/332737573_Identification_of_alteration_zones_using_a_Landsat_8_image_of_densely_vegetated_areas_of_the_Wayang_Windu_Geothermal_field_West_Java_Indonesia
https://www.researchgate.net/publication/325137721_Interpretation_of_surface_geochemical_data_and_integration_with_geological_maps_and_Landsat-TM_images_for_mineral_exploration_from_a_portion_of_the_precambrian_of_Uruguay
https://www.researchgate.net/publication/336684298_Landsat-8_Advanced_Spaceborne_Thermal_Emission_and_Reflection_Radiometer_and_WorldView-3_Multispectral_Satellite_Imagery_for_Prospecting_Copper-Gold_Mineralization_in_the_Northeastern_Inglefield_Mobil
https://www.researchgate.net/publication/304036250_Mineral_Exploration_for_Epithermal_Gold_in_Northern_Patagonia_Argentina_From_Regional-_to_Deposit-Scale_Prospecting_Using_Landsat_TM_and_Terra_ASTER
https://www.researchgate.net/publication/340652300_New_logical_operator_algorithms_for_mapping_of_hydrothermally_altered_rocks_using_ASTER_data_A_case_study_from_central_Turkey
https://www.researchgate.net/publication/324938267_Regional_geology_mapping_using_satellite-based_remote_sensing_approach_in_Northern_Victoria_Land_Antarctica
https://www.researchgate.net/publication/379960654_From_sensor_fusion_to_knowledge_distillation_in_collaborative_LIBS_and_hyperspectral_imaging_for_mineral_identification

NLP

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10544642 -> Assessing named entity recognition efficacy using diverse geoscience datasets [UNSEEN]
https://link.springer.com/article/10.1007/s12371-024-01011-2 -> Can AI Get a Degree in Geoscience? Performance Analysis of a GPT-Based Artificial Intelligence System Trained for Earth Science (GeologyOracle)
https://www.researchgate.net/publication/376671309_Enhancing_knowledge_discovery_from_unstructured_data_using_a_deep_learning_approach_to_support_subsurface_modeling_predictions
https://www.mdpi.com/2220-9964/13/7/260 -> Extracting Geoscientific Dataset Names from the Literature Based on the Hierarchical Temporal Memory Model
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824002154 -> Three-dimensional mineral prospectivity mapping based on natural language processing and random forests: A case study of the Xiyu diamond deposit, China

LLM

https://arxiv.org/pdf/2401.16822 - EarthGPT: A Universal Multi-modal Large Language Model for Multi-sensor Image Comprehension in Remote Sensing Domain
https://link.springer.com/article/10.1007/s12371-024-01011-2 -> Can AI Get a Degree in Geoscience? Performance Analysis of a GPT-Based Artificial Intelligence System Trained for Earth Science (GeologyOracle)
- Geology Oracle web prototype - https://geologyoracle.com/ask-the-geologyoracle/

General-Interest

https://arxiv.org/abs/2404.05746v1 -> Causality for Earth Science -- A Review on Time-series and Spatiotemporal Causality Methods
https://www.researchgate.net/publication/384137154_Guidelines_for_Sensitivity_Analyses_in_Process_Simulations_for_Solid_Earth_Geosciences
https://www.mdpi.com/1660-4601/18/18/9752 -> Learning and Expertise in Mineral Exploration Decision-Making: An Ecological Dynamics Perspective
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214629624001476 -> Mapping critical minerals projects and their intersection with Indigenous peoples' land rights in Australia
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169136824003470 -> Overcoming survival bias in targeting mineral deposits of the future: Towards null and negative tests of the exploration search space, accounting for lack of visibility
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S088329272400115X - > Ranking Mineral Exploration Targets in Support of Commercial Decision Making: A Key Component for Inclusion in an Exploration Information System

ディープラーニング

https://arxiv.org/abs/2408.11804 -> Approaching Deep Learning through the Spectral Dynamics of Weights
https://arxiv.org/pdf/2310.19909.pdf -> Battle of the Backbones: A Large-Scale Comparison of Pretrained Models across Computer Vision Tasks
https://pure.mpg.de/rest/items/item_3029184_8/component/file_3282959/content -> Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science
https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/17538947.2024.2391952 -> Deep learning for spatiotemporal forecasting in Earth system science: a review
https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1002/widm.1554 -> From 3D point-cloud data to explainable geometric deep learning: State-of-the-art and future challenges
https://arxiv.org/pdf/2410.16602 -> Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey
https://www.nature.com/articles/s41467-021-24025-8 -> Predicting trends in the quality of state-of-the-art neural networks without access to training or testing data
https://arxiv.org/abs/2404.07738 ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10605826 -> Swin-CDSA: The Semantic Segmentation of Remote Sensing Images Based on Cascaded Depthwise Convolution and Spatial Attention Mechanism
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0098300424000839#sec6 -> Leveraging automated deep learning (AutoDL) in geosciences

拡大する

mineral exploration machine learning

鉱物探査-機械学習

目次

地図

フレームワーク

R

パイプライン

将来性

オーストラリア

探検家チャレンジ

南オーストラリア州

SA を探索する - 南オーストラリア州エネルギー省および鉱業コンテスト

北米

カナダ

南アメリカ

ブラジル

中国

スーダン

ノルウェー

地質学

トレーニングデータ

岩石学

掘削

古谷

層序学

構造的

シミュレーション

地球力学

地球物理学

基礎モデル

オーストラリア

レゴリスの深さ

AEM補間

電磁気学

反転

オイラーデコンボリューション

重力

磁気学

地震

地震学

岩石物理学

地殻変動

地球化学

クリギング

自然言語処理

単語の埋め込み

固有表現の認識

オントロジー

大規模な言語モデル

チャットボット

リモートセンシング

処理

スペクトルの分離

ハイパースペクトル

視覚化

テクスチャ

シミュレーション

ジオメトリ

他の

プラットフォーム

ガイド

データ品質

機械学習

潜在空間

メトリクス

確率的

クラスタリング

自己組織化マップ

他の

ベイジアン

説明可能性

ディープラーニング

データ

説明可能性

自己教師あり学習

ハイパーパラメータ

コーディング環境

コミュニティ

クラウドプロバイダー

AWS