Boudinage im Angertalmarmor
Angertal, Bad Hofgastein, Salzburg. (c) Mathias Steinbichler
Zentrales Tauernfenster mit Großglockner und Großem Wiesbachhorn, Blick Richtung Nordosten
Bild von Stüwe und Homberger (Geologie der Alpen aus der Luft)
Refold Strukturen im Marmor
Radstädter Tauern, Obertauern, Salzburg. (c) Mathias Steinbichler
Der Hochschwab in den östlichen Nördlichen Kalkalpen Blick Richtung Nordosten
Bild von Stüwe und Homberger (Geologie der Alpen aus der Luft)
Abseilender Höhlenforscher mit Blick auf den Dachstein
Bild von Thomas Exel - www.lichtbildarchiv.com
Zentrales Tauernfenster mit Großvenediger, Blick Richtung Westen
Bild von Stüwe und Homberger (Geologie der Alpen aus der Luft)
Dachstein
Bild von Thomas Exel - www.lichtbildarchiv.com
Niedere (Schladminger) Tauern mit dem Dachstein und den Hohen Tauern im Hintergrund, Blick Richtung Westen
Bild von Stüwe und Homberger (Geologie der Alpen aus der Luft)
Güntherhöhle bei Hundsheim
Bild von Thomas Exel - www.lichtbildarchiv.com
Blick von der Erzherzog-Johann-Hütte am Großglockner
Bild von Thomas Exel - www.lichtbildarchiv.com
Blick vom Hochschwab ins Salzatal
Bild von Thomas Exel - www.lichtbildarchiv.com
Große Faltenstrukturen im Unterostalpin am Wildsee
Radstädter Tauern, Obertauern, Salzburg. (c) Mathias Steinbichler

Austrian Journal of Earth Sciences

ajes 01

bachelor

Registrierung

geonetz

Innovative exploration with drones

Kategorie
Fachvorträge Wien
Dates
8. Oktober 2019 15:00 - 16:30
Veranstaltungsort
Geologische Bundesanstalt Neulinggasse 38 1030 Wien

Traditional exploration techniques usually rely on extensive field work supported by geophysical ground surveying. However, this approach is limited by field accessibili-ty, financial means, area size and climate. Thus, we suggest to make use of multi-scale, multi-source remote sensing. A key component of this approach is the integra-tion of Remotely Piloted Airborne Systems (RPAS). We developed workflows and pro-cessing tools for an integrated analysis of hyperspectral, LIDAR, photogrammetric and magnetic data. We then use Machine Learning techniques to integrate the RPAS data into a must-scale scheme. The work-flow encompasses a satellite regional scouting followed by high resolution dro-ne-based mapping. The drone-borne hy-perspectral data is corrected of radiomet-ric and geometric distortions and provides the base for geological mapping. LIDAR data provides structural information even below canopy while magnetic data provi-des subsurface information. The validation of the RPAS data is performed via field spectroscopy and portable XRF. Machine Learning techniques serve as basis for ra-pid and accurate lithological mapping. The corrected and validated data quickly pro-vide relevant geological information. This approach was tested in several regions of the world successfully. RPAS data can vast-ly improve the accuracy of field mapping in future mineral exploration.

 
 

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