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SmallMinesDS: A Multimodal Dataset for Mapping Artisanal and Small-Scale Gold Mines

Ofori-Ampofo, Stella und Zappacosta, Antony und Kuzu, Ridvan Salih und Schauer, Peter und Willberg, Martin und Zhu, Xiao Xiang (2025) SmallMinesDS: A Multimodal Dataset for Mapping Artisanal and Small-Scale Gold Mines. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 22, Seite 2502705. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/LGRS.2025.3566356. ISSN 1545-598X.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10982207

Kurzfassung

The increasing demand for gold, coupled with persistently high market prices over the past decade, has driven a significant rise in small-scale gold production. The expansion of unregularized small-scale gold mines fuels environmental degradation and poses a risk to miners and mining communities. To promote sustainable mining practices, support reclamation initiatives, and pave the way for understudying the impacts of mining on human and environmental resources, we present SmallMinesDS, a benchmark dataset derived from multisensor satellite imagery covering five districts in southwestern Ghana in two time periods. SmallMinesDS provides precise reference data for artisanal mining sites, enabling the development of machine learning models for timely, large-scale, and cost-effective monitoring. Notably, foundation models (FMs) fine-tuned on SmallMinesDS achieve up to 75% intersection over union while maintaining a strong balance between minimizing false positives and negatives.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/221107/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:This work was supported in part by the FAST-EO Project funded by European Space Agency (ESA) under Contract 4000143501/23/I-DT and in part by the Munich Aerospace e.V. Scholarship.
Titel:SmallMinesDS: A Multimodal Dataset for Mapping Artisanal and Small-Scale Gold Mines
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ofori-Ampofo, StellaTU MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zappacosta, Antonyantony.zappacosta (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuzu, Ridvan SalihRidvan.Kuzu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1816-181X201890390
Schauer, PeterIABGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Willberg, MartinIABGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 Mai 2025
Erschienen in:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:22
DOI:10.1109/LGRS.2025.3566356
Seitenbereich:Seite 2502705
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1545-598X
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Earth observation, Foundation models (FMs), Machine learning, Mining, Semantic segmentation
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Institut für Methodik der Fernerkundung
Hinterlegt von: Kuzu, Dr. Ridvan Salih
Hinterlegt am:09 Jan 2026 10:09
Letzte Änderung:09 Jan 2026 10:09

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