Neue Werkzeuge des maschinellen Lernens legen verborgene Bodenschätze in komplexem Terrain offen
Der europäische Grüne Deal und die damit verbundenen Vorschriften zielen darauf ab, den Rohstoffsektor nachhaltiger und kreislauforientierter zu gestalten. Um die Versorgung mit Rohstoffen zu sichern, muss die EU neue Bodenschätze erschließen, ohne dabei der Umwelt zu schaden. Die Fernerkundung bietet schonende Werkzeuge zur Unterstützung aller Phasen des Bergbaus – Exploration, Betrieb, Stilllegung und Nachsorge nach der Stilllegung. Ihr volles Potenzial wurde jedoch bisher noch nicht ausgeschöpft. Das Wissen über ihre Anwendbarkeit im Mineraliensektor ist begrenzt, es besteht ein Mangel an benutzerfreundlichen Datenverarbeitungswerkzeugen und die Interpretationsergebnisse mit In-situ-Daten wurden nicht ausreichend überprüft. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts MultiMiner(öffnet in neuem Fenster) entwickeln Forschende fortschrittliche Datenverarbeitungsalgorithmen, um Erdbeobachtungstechnologien für die Mineralexploration und die Überwachung von Bergbaustandorten nutzbar zu machen. „Wir wollen das Potenzial von Erdbeobachtungs-Daten – einschließlich über Copernicus, kommerzielle Satelliten, Drohnen und in situ gewonnene Daten – erschließen, um den gesamten Lebenszyklus des Bergbaus zu unterstützen“, erklärt die wissenschaftliche Koordinatorin Maarit Middleton. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer Werkzeuge zur Analyse von Erdbeobachtungs-Daten unter Verwendung von kaum bzw. selbst überwachten maschinellen Lernmethoden. „Diese Ansätze erfordern nur wenige oder gar keine In-situ-Daten für das Training, weshalb sie sich ideal für die Bewältigung der betrieblichen Zwänge im Bergbau eignen. Zu den Anwendungen gehören zum Beispiel die Erkennung von subtilen, durch den Bergbau verursachten Veränderungen der Bodenoberfläche und die Optimierung von Mineralexplorations-Aktivitäten“, fügt Middleton hinzu.
Hochauflösende Ansätze für komplexe geologische Strukturen
Der für die Mineralexploration und -kartierung entwickelte multiskalige Datenansatz von MultiMiner stellt eine bemerkenswerte Verbesserung gegenüber herkömmlichen Techniken dar. Er bietet eine höhere räumliche und spektrale Auflösung sowie Anpassungsfähigkeit an komplexe geologische Umgebungen. Das terrestrische hyperspektrale Scanningsystem ermöglicht hochauflösende hyperspektrale Aufnahmen direkt an den Wänden des Bergwerks und unterstützt damit die Exploration und die Ausbeutung. Gleichzeitig bringt es Fortschritte für die geologische Forschung. Das UAV-basierte hyperspektrale Bildgebungssystem ermöglicht schräge Scanwinkel (45° und 90° Off-Nadir-Winkel), was die Sichtbarkeit und die Abdeckung von vertikalen und abgestuften Oberflächen deutlich verbessert. Mit einer Bodenauflösung von 6-8 cm pro Pixel wird eine sehr detaillierte Oberflächencharakterisierung erreicht.
Algorithmen der nächsten Generation für die kontinuierliche Überwachung von Bergbaustandorten
Was die Überwachung von Bergbaustandorten betrifft, so trägt die Arbeit von MultiMiner in zweierlei Hinsicht zum Fortschritt auf diesem Gebiet bei. Zunächst werden Analysen von dichten Bildzeitreihen und weniger häufigen Drohnenaufnahmen für die Detektion von Oberflächeneigenschaften kombiniert. Die Modelle basieren auf wenig überwachten, für die Verarbeitung spärlicher In-situ-Daten entwickelten Modellen. Außerdem führt MultiMiner einen generischen Algorithmus für die Überwachung von Bergbaustandorten ein, der Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Copernicus Sentinels, Hyperspektralerfassung sowie Drohnen) mit unterschiedlichen räumlichen, zeitlichen und spektralen Auflösungen integriert. Dieser Algorithmus unterstützt die kontinuierliche Überwachung, gleicht häufige und spärliche Datenquellen aus und passt sich an verschiedene Überwachungsaufgaben an.
Skalierbare Lösungen für Nachhaltigkeit und Transparenz im Bergbau
MultiMiner möchte einen wesentlichen Beitrag zur Mineralexploration und zur Überwachung von Bergbaustandorten leisten, indem es skalierbare Technologien bereitstellt, die spärliche In-situ-Daten nahtlos mit multitemporalen und multimodalen Erdbeobachtungsdaten aus allen relevanten Quellen integrieren. Diese neuartigen Lösungen werden den Zugang zu kritischen Rohstoffen verbessern, den nachhaltigen Bergbau fördern und die Interessengruppen im gesamten Bergbauzyklus unterstützen, einschließlich der Wertschöpfungsindustrien in den Bereichen Bergbau, Exploration und Erdbeobachtung. „Unsere benutzerfreundlichen, minimal überwachten Werkzeuge für die auf Fernerkundung gestützte Exploration und Überwachung ermöglichen eine effektivere Nutzung von Erdbeobachtungsdaten. Es wird erwartet, dass dies zur Entdeckung neuer Lagerstätten für kritische Rohstoffe, zu einer erhöhten Sicherheit im Bergbau und zu einer besseren Umweltüberwachung führen wird“, stellt Middleton fest. „Unsere Lösungen bieten zudem mehr Transparenz im Bergbau und ermöglichen eine frühzeitige Erkennung von Umweltauswirkungen, während sie aufgrund ihres geringen ökologischen Fußabdrucks potenziell sozialverträglicher sind.“
