露天矿山留下了许多全世界地区，不管怎样或无法居住。要将这些地区送回使用，整个土地必须转向化。对于可持续的随后使用或转移到新的主要用途，必须永久管理许多受污染的地点和土壤信息。在大多数情况下，此信息以非结构化数据集合或文件文件夹中的专家报告的形式提供，在最佳情况下是数字化的。由于数据的大小和复杂性，一个人难以概述该数据，以便能够进行可靠的陈述。这是将这些地区快速转移到使用后最重要的障碍之一。基于信息的方法支持本问题支持履行有关环境问题，健康和气候行动的几个可持续发展目标。我们使用一堆光学字符识别，文本分类，主动学习和地理信息系统可视化，以有效地挖掘并可视化这些信息。随后，我们将提取的信息链接到地理坐标并使用地理信息系统可视化它们。主动学习发挥着重要作用，因为我们的数据集不提供培训数据。总共，我们处理九个类别，并积极学习其数据集中的表示。我们分别评估OCR，主动学习和文本分类，以报告系统的性能。主动学习和文本分类结果是双重的：而我们关于限制的类别足够的工作（$> $。85 F1），为人类编码人员复杂化了七个主题类别，因此取得了平庸的评价分数（$ <$。70 F1）。
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