Bundling - Analisis dan Pemetaan Prospek Mineral Menggunakan Remote Sensing dan Machine Learning

Program Bundling Kelas 1 & 2 – Analisis dan Pemetaan Prospek Mineral Menggunakan Remote Sensing dan Machine Learning dirancang untuk peserta yang ingin mempelajari alur pemetaan prospek mineral secara utuh, mulai dari interpretasi citra satelit hingga pembangunan model prediksi berbasis machine learning.

Di Kelas 1, peserta akan mempelajari dasar analisis prospek mineral menggunakan remote sensing, mulai dari konsep sistem mineralisasi, alterasi hidrotermal, prinsip reflektansi spektral mineral, hingga karakteristik sensor ASTER. Peserta juga akan mempraktikkan pengolahan citra menggunakan Google Earth Engine dan QGIS, termasuk visualisasi RGB dan false color, pembuatan band ratio, alteration index, PCA, serta integrasi multi-layer untuk menghasilkan peta zona prospek mineral berbasis rule-based classification.

Selanjutnya, pada Kelas 2 peserta akan mendalami penerapan machine learning untuk meningkatkan hasil analisis prospek mineral. Materi mencakup penyusunan dataset feature dan label, feature engineering, penambahan parameter seperti DEM dan slope, hingga proses training model dan evaluasi performa. Peserta juga akan mempelajari pembuatan raster probabilitas prospek mineral dan membandingkan hasil pendekatan machine learning dengan metode rule-based classification yang telah dipelajari pada Kelas 1.

Bundling ini cocok bagi peserta yang ingin memahami proses pemetaan prospek mineral dari dasar hingga tingkat menengah secara terstruktur dan aplikatif, sehingga peserta tidak hanya mampu mengidentifikasi zona prospek secara visual, tetapi juga membangun model prediksi spasial yang lebih sistematis dan terukur.