Como as empresas de mineração podem aproveitar a refinaria de dados geoespaciais de satélite


Satélite. (Imagem de referência do Pixabay).

No meio da pandemia covid-19, as empresas de mineração estão olhando mais para tecnologias geoespaciais, embora socialmente distantes, que lhes permitam continuar seu trabalho de exploração, sem ter que colocar muitas pessoas no campo.

Uma dessas tecnologias é a Plataforma Descartes Labs, que - de acordo com sua equipe - viu uma demanda crescente nos últimos meses com cinco grandes empresas de mineração e um punhado de empresas juniors e agências de consultoria agora usando-a.

A plataforma usa dados geoespaciais e imagens de satélite para fornecer aplicativos baseados em dados para exploração e descoberta de minerais e promete aumentar o teste de hipóteses e a velocidade do ciclo de vida da exploração.

“Tradicionalmente, o sensoriamento remoto é realizado por especialistas (geólogos de sensoriamento remoto) em nome da equipe de exploração mineral. Embora ainda tenham uma função de suporte ao processo, a plataforma Descartes Labs coloca a tecnologia nas mãos dos geólogos de exploração que melhor conhecem as áreas do projeto. Aproveitando os dados obtidos a partir de imagens de satélite e aerotransportadas, eles podem acelerar sua formulação de hipóteses e estratégias de exploração para encontrar novos depósitos”, disse James Orsulak, diretor sênior de negócios e vendas da Descartes Labs.


MDC: Sua plataforma coloca ênfase na refinaria de dados. Você pode explicar este conceito / aplicação?


JO: Os processos tradicionais de sensoriamento remoto começam com a coleta de imagens sobre uma área de interesse a partir de um arquivo de dados de satélite. Essa seleção de dados pode ser trabalhosa, pois o geólogo deseja selecionar os melhores dados de "sem nuvem" e de "vegetação rasteira" para garantir que eles tenham as melhores informações geológicas possíveis para trabalhar. Os dados então precisam ser corrigidos e equilibrados, para que os resultados interpretados sejam consistentes em toda a área. Finalmente, os dados estão prontos para processamento e podem gerar produtos de dados específicos para interpretação.

A Descartes Labs agiliza significativamente esse processo para seus usuários por meio do uso de nossa refinaria de dados, que inclui cobertura global para todo o arquivo da maioria dos conjuntos de dados transmitidos por satélite que são de interesse de nossos clientes.


MDC: Como as empresas de mineração podem aproveitar esse processo de refinaria de dados?


JO: Além de construir a refinaria de dados, a Descartes Labs construiu um método e algoritmos para selecionar o pixel da "terra nua" para cada um dos conjuntos de dados ASTER e Sentinel-2, que são coloquialmente conhecidos como os burros de carga da exploração mineral.

Esta metodologia, que é exclusiva do Descartes Labs, resulta na criação de compostos de “terra nua” com cobertura global e um composto de “terra nua” fundido com dados Sentinel-2 e ASTER, que fornece cobertura espectral de densidade mais alta e melhores resultados de mapeamento mineral.

Todos os compostos de “terra nua” são corrigidos, criados os mosaicos e prontos para uso em qualquer site que uma empresa possa estar interessada em examinar. Além disso, uma vez que uma empresa tenha estabelecido um fluxo de trabalho, gerado os produtos de dados e estabelecido uma metodologia que eles acham que funciona bem para o tipo de depósito e suíte de alteração em que estão interessados, é simples clonar e repetir esse fluxo de trabalho em outro novo área de interesse.


MDC: Como a modelagem de IA baseada no espaço e as imagens de satélite podem levar a uma exploração e descoberta de minerais mais rápidas?


JO: A força do aprendizado de máquina e da IA ​​está associada à capacidade de combinar e integrar fontes distintas de dados de formas novas e nunca antes experimentadas.

Um bom exemplo de como isso pode ser feito na exploração mineral é por meio do processo de prospectividade mineral. Embora haja muitas maneiras de fazer isso, uma das opções é usar informações de fontes conhecidas (dados de treinamento como assinaturas de alteração derivadas sobre depósitos conhecidos de um tipo selecionado) e usar isso para prever a localização de novos depósitos potenciais. Os dados de entrada para esta análise são frequentemente regidos por campanhas de exploração anteriores, mas podem incluir geofísica, geoquímica, mapeamento geológico, ensaios de superfície, geologia estrutural e mapeamento de regolito. O Descartes Labs torna possível integrar facilmente o sensoriamento remoto a esse tipo de análise, bem como aproveitar os desenvolvimentos mais recentes em recursos de integração de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.


MDC: Como as equipes de geociências podem aproveitar os conjuntos de dados de sensoriamento remoto?


JO: Todos os principais conjuntos de dados de sensoriamento remoto baseados em satélite usados na exploração mineral estão na plataforma Descartes Labs e prontos para os clientes usarem e explorarem onde quer que estejam seus interesses, globalmente. A maioria das grandes empresas de mineração também possui um arquivo de outros dados proprietários que adquiriram, como WorldView-3 de alta resolução ou dados aerotransportados hiperespectrais VNIR-SWIR / TIR. Todos esses dados podem ser ingeridos e gerenciados na plataforma Descartes Labs, que oferece aos clientes acesso granular e controle dos produtos de sensoriamento remoto que trazem para a plataforma. Isso permite a rápida criação e iteração de derivados criados na plataforma por meio de interfaces de usuário gráficas e programáticas seguras.

Isso traz dados anteriormente inacessíveis para as pontas dos dedos e resulta em avanços rápidos para seus fluxos de trabalho de exploração, o que maximiza a probabilidade de uma nova descoberta importante.

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