Projektabschluss des ESA Projektes "ASMSpotter"

dida hat das ESA Projekt "ASMSpotter" erfolgreich abgeschlossen. Bei dem Projekt wurde untersucht, ob es möglich ist, dass Kleinstbergbau
für Gold auf Satellitenbildern mit Machine Learning automatisiert identifiziert werden können.


In der Umsetzung hat dida sowohl mit PlanetScope und Sentinel-2 Satellitenbildern gearbeitet und zusammen mit dem Institute of Mineral Resources
Engineering (MRE) von der RWTH Aachen einen Trainingsdatensatz von über 10.000 annotierten Bildern zum Modelltraining generiert. Für das Testgebiet im
Nordosten Surinams konnte eine Klassifizierungsgenauigkeit von über 80% erreicht werden. Außerdem konnte nachgewiesen werden, dass das ML-Modell
sehr gut auf Gebiete ähnlicher Topografie angewendet werden kann.


Aufgrund der positiven Begutachtung der ESA wird das Projekt in Zukunft mit einem Partner fortgesetzt. Dabei wird die Software in einem
Kleinstbergbau Projekt in Ghana implementiert, um illegale Bergbauaktivitäten frühzeitig zu identifizieren.


Wir bedanken uns für die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit der ESA und dem MRE der RWTH Aachen!