Improving drill-core hyperspectral mineral mapping using machine learning

Media type: E-Book; Thesis

Title: Improving drill-core hyperspectral mineral mapping using machine learning

Contributor: Contreras Acosta, Isabel Cecilia [Author]; Gloaguen, Richard [Degree supervisor]; Benndorf, Jörg [Degree supervisor]; Plaza, Antonio [Degree supervisor]

Corporation: Technische Universität Bergakademie Freiberg

Published: Freiberg, 2022

Extent: 1 Online-Ressource (xxii, 109 Seiten); Illustrationen, Diagramme

Language: English

Identifier:

Keywords: Bohrkern > Bohrkernuntersuchung > Geochemische Prospektion > Datenerhebung > Hyperspektraler Sensor > Künstliche Intelligenz
Lagerstätte > Mineralisation > Mineralischer Rohstoff > Prospektion > Geochemie > Spektralanalyse
Bohrkernuntersuchung > Maschinelles Lernen > Datenanalyse > Datenauswertung > Mineralbestimmung > Lagerstättenkunde
Mineralogie > Hyperspektraler Sensor > Angewandte Mathematik

Origination:

University thesis: Dissertation, Technische Universität Bergakademie Freiberg, 2022

Footnote: Volltext: PDF
Literaturverzeichnis Seite 93-109
Date of the award: 06 July 2022

Access State: Open Access

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