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Lithium (LI) Pegmatite Mapping using Artificial Neural Networks (ANNS): Preliminary Results

机译：使用人工神经网络（ANNS）的锂（LI）PEGMATITE测绘：初步结果

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Satellite-based mineral exploration will be increasingly relevant in the future to achieve more conscious exploration models. Therefore, new applications to high-demand mineral commodities such as lithium (Li) are emerging. Previous applications to the study area of Fregeneda (Spain) - Almendra (Portugal) showed a high number of false positives despite their ability to identify Li pegmatites. So, the objective of the present work is to improve the classification results using Artificial Neural Networks (ANNs). For that, the same Sentinel-2A images were used and a three-layer feedforward network was computed using the backpropagation method. The ANN created was able to identify all the open-pit mines exploiting Li pegmatites in the area. However, the high number of Li false positives persisted. Future applications may include Convolutional Neural Networks (CNNs) to improve these results.
机译：基于卫星的矿物勘探将来会越来越相关，以实现更加有意识的探索模型。因此，新的应用于锂（Li）等高需求矿物商品的新兴。以前的申请到Fregeneda（西班牙） - Almendra（葡萄牙）的申请表现出大量的假阳性，尽管他们能够识别李披麦粉质。因此，本作工作的目的是使用人工神经网络（ANN）来改善分类结果。为此，使用相同的Sentinel-2a图像，并且使用BackProjagation方法计算三层前馈网络。创建的安尼昂能够识别在该地区利用Li Pegmatites的所有开放式矿山。然而，李误呈现的大量持续存在。未来的应用可能包括卷积神经网络（CNNS）以改善这些结果。

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