DOI: https://doi.org/10.36719/2707-1146/38/89-101

Ilkin Azimzadeh

Freiberg University of Mining and Technology

master student 

ilkinazimzade@lknzmzd.com

 A COMPARISON OF DIFFERENT AI AND ML ALGORITHMS FOR ANALYSING SATELLITE IMAGERY AND OTHER REMOTESENSING DATA TO MONITOR MINING ACTIVITIES, INCLUDING THE POTENTIAL FOR INTEGRATING THESE THECHNOLOGIES WITH GMES SYSTEMS.

Abstract

Monitoring mining activities is crucial for environmental sustainability and resource management. This study explores the application of AI and ML algorithms in analyzing satellite imagery and remote sensing data to enhance the monitoring of mining operations. The research assesses the potential integration of these technologies with GMES (Global Monitoring for Environment and Security) systems. Using fictitious data, we evaluate various AI and ML algorithms and their performance metrics in identifying and monitoring mining activities. The findings highlight the efficacy of certain algorithms and their implications for sustainable mining practices and environmental protection.

Keywords: mining monitoring, remote sensing, artificial intelligence, environmental sustainability

İlkin Əzimzadə

Freiberg Mədən və Texnologiya Universiteti

magistrant 

ilkinazimzade@lknzmzd.com

Mədənçilik fəaliyyətlərini və bu texnologiyaların GMES sistemləri ilə inteqrasiya potensialını izləmək üçün peyk görüntülərinin və digər uzaqdan zondlama məlumatlarının təhlili üçün müxtəlif süni intellekt və maşın öyrənmə alqoritmlərinin müqayisəsi

Xülasə

Mədən fəaliyyətlərinin monitorinqi ekoloji davamlılıq və resursların idarə edilməsi üçün çox vacibdir. Bu tədqiqat mədənçilik fəaliyyətlərinin monitorinqini yaxşılaşdırmaq üçün peyk görüntülərinin və uzaqdan zondlama məlumatlarının təhlilində süni intellekt və maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqini araşdırır. Tədqiqat bu texnologiyaların GMES (Ətraf Mühit və Təhlükəsizlik üzrə Qlobal Monitorinq) sistemləri ilə potensial inteqrasiyasını qiymətləndirir. Uydurma məlumatlardan istifadə etməklə, müxtəlif süni intellekt və maşın öyrənmə alqoritmləri və onların performans göstəriciləri mədən fəaliyyətinin müəyyən edilməsi və monitorinqi zamanı qiymətləndirilir. Tapıntılar xüsusi alqoritmlərin effektivliyini və onların davamlı mədənçilik təcrübələrinə və ətraf mühitin mühafizəsinə təsirini vurğulayır.