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Jan-Niklas Sander, M. Sc.

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Automatisierte Erkennung, Vermessung und mineralogische Klassifizierung von Bergehalden und -teichen mit Satellitenfernerkundung

Motivation

Weltweit liegen große Volumen qualitativ hochwertiger wirtschaftsstrategischer Metalle und Seltenerdelemente in Bergehalden und -teichen von stillgelegten Bergwerken vor. Damit Explorations- und Bergbauunternehmen eine Bewertung für die Gewinnung solcher sekundären Lagerstätten vornehmen können, sind im ersten Schritt Standortinformationen erforderlich. Bestehende Datenbanken ermöglichen zwar das Abrufen einzelner Informationen, sind jedoch unvollständig und weisen eine unzureichende Datentiefe und Aktualität auf. Das AuBeSa-Projekt hat daher zum Ziel, eine Datenbank aufzubauen, die präzise GPS-Daten, das Materialvolumen und die Mineralzusammensetzung von Bergehalden und -teichen beinhaltet, um eine kostengünstige Evaluation des Wertpotenzials für eine sekundäre Rohstoffgewinnung zu ermöglichen.

Ansatz

Als Datengrundlage dienen die kostenfreien Sentinel-1- und Sentinel-2-Daten sowie SRTM-Daten von USGS Earth Explore. Für die Erhebung der Standortdaten wird eine Software entwickelt, die basierend auf dem Ansatz des maschinellen Lernens (ML) Bergehalden und -teiche auf Satellitenbildern automatisiert identifiziert. Um das Volumen der Bergehalden und -teichen abzuschätzen, wird mit Hilfe von SRTM-Daten ein digitales Geländemodell (DGM) vor und nach der Bergbautätigkeit modelliert. Dadurch kann anschließend das Volumen des Objektes berechnet werden. Die Materialerkennung erfolgt mit der Analyse der Multispektral-Daten von Sentinel-2. Zur Umsetzung der Projektziele werden zunächst die Möglichkeiten und Limitierungen der angewendeten Methoden für die Volumenberechnung und die Materialerkennung analysiert und etwaige Anpassungen vorgenommen. Im Anschluss dessen wird ein ML-Modell entwickelt, das Bergehalden und-teiche automatisiert auf Sentinel-1- und Sentinel-2-Satelittenbildern identifiziert. Das MRE ist für die Erarbeitung der Satellitenbilder-Datensätze verantwortlich, anhand dessen das ML-Modell entwickelt wird, und führt die Analyse der Spektraldaten durch.

Arbeitspakete

Das Projekt beinhaltet die folgenden sechs Arbeitspakete:

  • AP 1: Projektkoordination
  • AP 2: Analyse von bekannten Bergehalden bzw. -teichen in einer Testregion und in Regionen mit ähnlichen Topographien und Klimazonen
  • AP 3: Volumenberechnung von bekannten Bergeteichen in der Testregion und in Regionen mit ähnlichen Topographien und Klimazonen
  • AP 4: Analyse von bekannten Bergehalden bzw. -teichen unterschiedlicher Topographien und Klimazonen (weltweit)
  • AP 5: Automatische Identifizierung von unbekannten Bergehalden und -teichen
  • AP 6: Datenbankentwicklung und Bereitstellung eines User-Interfaces

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