This study presents an integrated approach for predicting the spatial distribution of gold, copper, and lithium concentrations using machine learning, geostatistical methods, and multivariate geospatial data. The problem is formulated as a spatially dependent multivariate regression task, distinguishing it from traditional classification-based mineral prospectivity approaches. A unified database was developed, incorporating geochemical indicators, geomorphometric terrain parameters, remote sensing data, and spatial coordinates. Correlation analysis with an adaptive threshold was applied to optimize the feature set and improve model robustness. The results show that linear methods are limited in capturing nonlinear relationships, while ensemble methods provide significantly higher predictive accuracy. In some cases, geostatistical methods achieve the best performance, emphasizing the importance of spatial structure. Feature importance analysis indicates that gold prediction is primarily driven by geochemical indicators, spatial coordinates, and terrain characteristics. Results for copper and lithium confirm the general applicability of the proposed approach. Overall, the study demonstrates the effectiveness of combining machine learning and geostatistics for modeling geochemical processes.

The paper discusses the application of Sentinel-2 multispectral data for remote mapping of ore mineralization within the open pit and waste dumps of the Nikolaevsk deposit, the underground workings and dumps of the Artemyevsk deposit, and the tailings facility of the Nikolaevsk processing plant. The aim is to assess the potential of integrated spectral index analysis for identifying mineralization within surface and underground mining areas of the largest polymetallic deposits in the Shemonaikha ore zone. A median composite for 2022–2023 was generated, and NDVI, Clay, Ferrous, Alunite, Brightness, and BSI indices were calculated. After normalization, a spectral anomaly map was produced and compared with mining contours and technogenic formations. High Clay, Alunite, and Ferrous values correspond to hydrothermal – metasomatic alteration zones Мақалада Sentinel-2 мультиспектрлік деректерін пайдалану арқылы Николаев кен орнының карьері мен үйінділері, Артемьев кен орнының шахталары мен үйінділері және Николаев байыту фабрикасының хвостохранилищесі аумағында рудалы минералдануды қашықтықтан картографиялау қарастырылады. Зерттеудің мақсаты – Шемонаиха кенді аймағындағы ірі полиметалл кен орындарының жерүсті және жерасты тау-кен жұмыстары шегінде минералдануды анықтау үшін спектралдық индекстердің интегралды талдау әлеуетін бағалау. 2022–2023 жж. медианалық композит құрастырылып, NDVI, Clay, Ferrous, Alunite, Brightness және BSI индекстері есептелді. Нормализация негізінде спектралдық аномалиялар картасы жасалып, ол тау-кен қазбалары мен техногендік түзілімдермен салыстырылды. Clay, Alunite және Ferrous жоғары мәндері гидротермалдық-метасоматикалық өзгерістерге сәйкес келетіні көрсетілді В статье рассматривается применение мультиспектральных данных Sentinel-2 для дистанционного картографирования рудной минерализации в пределах карьера и отвалов Николаевского месторождения, шахт и отвалов Артемьевского месторождения, а также хвостохранилища Николавской обогатительной фабрики. Цель – оценка потенциала интегрального анализа спектральных индексов для выявления минерализации в зонах поверхностных и подземных горных работ крупнейших полиметаллических объектов Шемонаихинской рудной зоны. Построен медианный композит за 2022–2023 гг., рассчитаны индексы NDVI, Clay, Ferrous, Alunite, Brightness и BSI. На основе нормализации создана карта спектральных аномалий, сопоставленная с горными выработками и техногенными образованиями. Показано соответствие высоких значений Clay, Alunite и Ferrous зонам гидротермально-метасоматических изменений

This study evaluates the role of natural radioactivity as an exploration indicator for rare-metal, gold, and polymetallic mineralization in Eastern Kazakhstan, as well as its significance as a factor of radioecological hazard. The analysis is based on the results of regional radiohydrolithochemical surveys conducted at a scale of 1:1,000,000, including bottom sediment sampling within microbasins. The study focuses on key natural radionuclides (U-238, Ra-226, Th-232, Ra-228, K-40) and their spatial distribution. Factor analysis was applied to identify anomalous geochemical associations and to assess their relationship with metallogenic structures. As a result, 80 potentially radioecologically hazardous zones were identified across Kazakhstan, including 5 zones within Eastern Kazakhstan. Within the study area, 12 anomalous sites were distinguished, characterized by 3–5 factors with cumulative explained variance ranging from 62.8% to 83.6%. The identified anomalies show spatial correspondence with major metallogenic zones, particularly the Rudny Altai and Kalba-Narym regions, which are associated with polymetallic and rare-metal mineralization. The results demonstrate that natural radioactivity can serve both as an effective exploration indicator and as an important factor of environmental risk. The study highlights the potential of integrating radioactivity parameters into exploration criteria and emphasizes the need to consider radiation safety in geological exploration and mining activities.

The paper summarizes studies of the Kalba-Narym Belt of the Altai accumulated over more than 70 years of research into the ore potential of rare-metal granites. Ore-formation features of rare-metal mineralization are analyzed, and key groups of ore indicators and criteria are identified. Metallogenic zoning was used to delineate prospective areas for discovering new occurrences and assessing the potential of known deposits. Source materials were systematized into a database of 280 occurrences and deposits integrated into the ArcGIS geospatial environment using regional geophysical data and remote sensing (Landsat, Sentinel-2). Machine learning improves the reliability of predictive modeling Мақалада Алтайдағы Қалба-Нарым белдеуі бойынша сирекметалды граниттердің рудалылығын зерттеудің 70 жылдан астам уақыт ішінде жинақталған нәтижелері қорытындыланған. Сирекметалды минералдану көріністерінің рудно-формациялық ерекшеліктері қарастырылып, негізгі белгілер мен рудалылық критерийлері айқындалған. Металлогендік аудандастыру негізінде жаңа нысандарды анықтауға және белгілі кен орындарының әлеуетін бағалауға перспективалы аумақтар бөлінген. Бастапқы материалдар 280 нысанды қамтитын деректер базасына жүйеленіп, ArcGIS геоақпараттық ортасына геофизикалық және ЖҚЗ (Landsat, Sentinel-2) деректерімен біріктірілген. Машиналық оқыту болжам нәтижелерінің сенімділігін арттырады Обобщены результаты исследований Калба-Нарымского пояса Алтая, накопленные за более чем 70-летний период изучения рудоносности редкометальных гранитов. Рассмотрены рудно-формационные особенности проявлений редкометальной минерализации, выделены основные группы признаков и критериев рудоносности. На основе металлогенического районирования определены перспективные площади для выявления новых объектов и оценки потенциала известных месторождений. Исходные материалы систематизированы в базе данных (280 проявлений и месторождений), интегрированной в геопространственную среду ArcGIS с привлечением региональных геофизических данных и материалов ДЗЗ (Landsat, Sentinel-2). Применение методов машинного обучения повышает достоверность прогнозных построений