2016年至2024年间热带地区采矿区域的测绘

《Nature Sustainability》：Mapping mining areas in the tropics from 2016 to 2024

　　采矿对全球经济和能源转型至关重要，但存在严重环境和社会问题，现有研究受限于热带等数据稀缺区域的数据不足。本文利用机器学习模型和<5米高分辨率卫星影像，构建了2016-2024年热带采矿带的面板数据集，涵盖147,000个采矿区域，平均面积66,400平方公里，准确率87.7%，精度84.1%，支持全球其他地区和时期的扩展应用，为填补传统数据空白提供新方法。

　　

摘要

采矿为全球经济和能源转型提供了关键材料，但同时也可能带来严重的环境和社会影响。目前对这些影响的分析受到数据不足的制约，尤其是在受影响最严重的地区。在这里，我们提供了一个详细的面板数据集，记录了2016年至2024年间热带地区的采矿地点。我们的方法利用了一个机器学习模型，该模型基于文献中的25,000多个采矿区域数据进行训练，能够利用高分辨率（<5米）的卫星图像自动识别采矿区域。该数据集涵盖了147,000个采矿区域，每年平均覆盖面积为66,400平方公里，准确率为87.7%，精确率为84.1%。这种方法能够实现准确、精细且一致的区域划分，并且可以应用于其他地点和时间段。在传统数据稀缺或不完整的地区，该数据集有助于深入分析采矿活动对当地环境、社会和经济的影响。