Este estudio presenta un nuevo método de IA para extraer características de polígonos y puntos de mapas geológicos históricos, representando un paso fundamental para evaluar los recursos minerales necesarios para la transición energética. Nuestro método innovador implica utilizar las unidades de mapa en las leyendas como indicaciones para la segmentación y detección de una sola vez en la extracción de características geológicas. El modelo, integrado con un sistema de intervención humana, permite a los geólogos refinar los resultados de manera eficiente, combinando el poder de la IA con la supervisión de expertos. Probado en mapas geológicos anotados por el USGS y DARPA para el Desafío AI4CMA de DARPA, nuestro enfoque logró una puntuación F1 mediana de 0.91 para la segmentación de características de polígonos y 0.73 para la detección de características de puntos cuando tales características tenían abundantes datos anotados, superando los puntos de referencia actuales. Al digitalizar de manera eficiente y precisa los mapas geológicos históricos, nuestro método promete proporcionar información crucial para la formulación de políticas responsables y la gestión efectiva de recursos en la transición energética global.