Faida:
- Uwezo wa kueleza jinsi litholojia, makosa na urekebishaji wa ramani unafanywa na AI katika picha za satelaiti na angani.
- Uwezo wa kubuni mtiririko wa kazi ambao hutoa alama za madini na muundo kutoka kwa data ya multispectral/hyperspectral
- Uwezo wa kujaribu matokeo ya vihisishi vya mbali na ukweli wa msingi na muktadha wa kijiolojia
Ramani ya kijiolojia ni makadirio ya hadithi ya chini ya ardhi ya eneo juu ya uso: ni kitengo gani cha mwamba ni wapi, makosa hupita wapi, ambayo mwelekeo ni tabaka zinazoelekezwa. Kimsingi, ramani hii ni bidhaa ambayo mwanajiolojia hutoa kwa kusafiri kutoka nje hadi nje, na miezi ya kazi ya shambani. Leo, utambuzi wa mbali na akili ya bandia huharakisha mchakato huu. Katika kitengo hiki, tutaona jinsi litholojia, makosa na mabadiliko (mabadiliko ya kemikali ya mwamba na maji ya hydrothermal; kiashirio muhimu katika uchunguzi wa madini) uchoraji wa ramani unafanywa kwa akili ya bandia kutoka kwa picha za satelaiti / angani, na muhimu zaidi, jinsi matokeo haya yanajaribiwa na ukweli wa ardhi.
Onyo kutoka mwanzo: picha ya kijijini cha kuhisi ni kipimo, sio tafsiri; Lakini kila ramani inayotokana na kipimo hicho ni tafsiri na kuna makosa katika tafsiri. "Eneo la mabadiliko" lililowekwa alama na akili bandia linaweza kuwa kiashirio halisi cha madini, sehemu iliyokauka, kivuli, au usumbufu wa angahewa. Ramani ni dhahania hadi ithibitishwe kwenye uwanja.
Fizikia ya Msingi ya Kuhisi kwa Mbali
Kila madini na mwamba huakisi mwanga wa jua kwa urefu tofauti wa mawimbi kwa viwango tofauti; hii inaitwa saini ya spectral. Jicho la mwanadamu huona tu mwanga unaoonekana (nyekundu-kijani-bluu), lakini vihisi vya satelaiti hupima upana zaidi, ikiwa ni pamoja na infrared. Dhana mbili za msingi:
Hatua za picha za multispectral katika bendi kadhaa za urefu wa wimbi (kawaida bendi 4-12); kwa mfano, satelaiti za Landsat na Sentinel. Inatofautisha miamba mbaya. Imaging ya hyperspectral, kwa upande mwingine, hupima katika mamia ya bendi nyembamba na inaweza kutambua madini karibu na "alama zao za vidole"; Inatumika kutofautisha madini ya mabadiliko (kama vile kaolinite, alunite, illite).
AI hufanya kazi mbili hapa: kwanza, inaainisha data hii ya hali ya juu (ambayo pixel ni lithology/madini). Pili, hutoa vipengele vya makosa na kimuundo kutoka kwa mifumo ya kijiometri ya picha (lineaments, texture, mtandao wa mifereji ya maji). Wakati Muundo wa Mwinuko wa Dijiti (DEM kwa kifupi; ramani ya mwinuko wa pande tatu za ardhi) inapoongezwa, mteremko, kipengele na mistari ya topografia pia imejumuishwa katika uchanganuzi.
Hatua kwa hatua: utendakazi wa mabadiliko ya ramani
- Tayarisha picha. Marekebisho ya anga (kuondoa athari ya kupotosha ya anga), masking ya wingu, mask ya mimea. Ikiwa hatua hii itarukwa, matokeo yote yatachafuliwa.
- Punguza eneo lako la kupendeza. Punguza eneo la utafiti kwa muktadha wa kijiolojia (kosa linalojulikana, uundaji, nje); Toa muktadha kwa mfano.
- Kuhesabu fahirisi za spectral. Uwiano wa bendi unaoangazia vikundi maalum vya madini (k.m. kwa oksidi za chuma, madini ya udongo).
- Kuainisha. Akili Bandia huainisha pikseli/maeneo na kuashiria maeneo yanayoweza kubadilishwa.
- Ratibu uthibitishaji wa ardhi ya eneo. Chagua alama za sampuli kutoka kwa maeneo yaliyowekwa alama na uangalie kwenye uwanja. Bila hatua hii ramani haitatiwa saini.
Wajibu na Vikomo vya Ujasusi Bandia katika Uchanganuzi wa Picha
Hasa, AI inapunguza aina mbili za makosa: inashika hila hila ambazo hazizingatiwi, na inasawazisha tafsiri zisizo sawa. Lakini hutoa makosa matatu ya kimfumo. Ya kwanza ni chanya ya uwongo: mimea, kivuli, muundo wa binadamu, au unyevu wa udongo inaweza kuonekana kuwa mabadiliko. Ya pili ni upendeleo wa mafunzo: ikiwa mfano umefunzwa juu ya data kutoka eneo lingine, itakuwa mbaya kwenye litholojia tofauti ya tovuti yako. Tatu ni udanganyifu wa kiwango: pikseli moja inashughulikia makumi ya mita chini; Miundo nzuri imepotea, saizi zilizochanganywa (nyenzo nyingi katika pikseli moja) zinapotosha.
Kwa hivyo kanuni ya dhahabu: ukweli wa msingi daima hushinda. Ramani inayotokana na picha haiwezi kuchukuliwa kuwa ya uhakika bila kuipima kwa sampuli na uchunguzi katika sehemu zilizochaguliwa kwenye uga. Sehemu za uthibitishaji hazichaguliwi kwa nasibu, lakini kimkakati, ili kufunika kanda "fulani" na "zinazotiliwa shaka".
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Kupunguza eneo la utafutaji. Kampuni ya uchunguzi ilikuwa ikitathmini eneo la leseni la kilomita 1,200 za mraba. Uainishaji wa urekebishaji uliosaidiwa na akili Bandia kutoka kwa data ya haipaspektiki ulipunguza eneo hadi kanda 7 lengwa za 38 km². Badala ya kutembelea eneo lote, timu ya uwanja iliweka kipaumbele kanda hizi 7; muda wa kampeni ya uwanjani wa awali ulipunguzwa kwa makadirio ya 70%. Kanda 5 kati ya 7 zilionyesha mabadiliko halisi katika shamba, 2 zilikuwa chanya za uwongo (udongo wa mfinyanzi) - bila uthibitisho, kanda hizi 2 zingepotea uchimbaji.
Kesi ya 2 - Mchoro wa awali wa hitilafu wa kuchora ramani. DEM na uchanganuzi wa mstari uliotolewa kwa picha ulipendekeza mistari miwili midogo pamoja na kosa kuu linalojulikana. Mmoja aligeuka kuwa kosa halisi katika shamba; nyingine iligeuka kuwa alama ya topografia ya njia ya bomba. Mfano huo ulikamata muundo wa kijiometri kwa usahihi lakini haukuweza kutofautisha asili yake; Alitofautisha kati ya uwezekano wa kijiolojia na udhibiti wa shamba.
Kesi ya 3 - Udanganyifu wa kivuli cha wingu. Katika eneo moja modeli iliashiria "mabadiliko ya oksidi ya chuma" yenye nguvu kwenye mteremko wa kaskazini. Marekebisho ya angahewa hayakukamilika na saini ilikuwa kweli upotoshaji wa spectral wa kifuniko chembamba cha wingu. Picha ilipochakatwa tena na kusahihishwa, hitilafu ilitoweka. Somo: makosa ya kuchakata kabla hupumbaza hata mfano wa hali ya juu zaidi.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Onyesha mahali ambapo kunaweza kuwa na migodi katika picha hii ya setilaiti.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Mwanajiolojia wa kutambua kwa mbali. Tafsiri fahirisi ya taswira ifuatayo na maadili ya uwiano wa bendi (picha Sentinel-2, eneo kame, mimea michache).- Kwa kila eneo linalowezekana la mabadiliko: andika ni fahirisi/uwiano gani uliianzisha.- Pendekeza ANGALAU chanzo kimoja chanya cha uwongo kwa kila eneo (mimea, kivuli, udongo, iliyoundwa na mwanadamu, eneo la angahewa kulingana na "Sort the zones").- (juu/kati/chini).- Usiwasilishe eneo lolote kama "lililochimbwa"; "tokeni ya mabadiliko lazima ithibitishwe" data: [index/jedwali la viwango + muktadha]
Kidokezo kali hulazimisha kielelezo kuorodhesha chanya za uwongo yenyewe na kuepuka kudai usahihi.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Orodha ya kukagua kabla ya usindikaji:
Angalia hatua za kuchakata mapema ambazo huenda zimeachwa katika mtiririko wa kazi ufuatao wa kutambua kwa mbali: urekebishaji wa angahewa, barakoa ya wingu/kivuli, barakoa ya mimea, urekebishaji wa mandhari, urekebishaji wa vitambuzi. Eleza katika sentensi moja kwa kila moja jinsi hatua zinazokosekana zinaweza kupendelea hitimisho lako.Mtiririko wa kazi: [ufafanuzi]
2) Tafsiri ya eneo la mabadiliko:
Chambua vikundi vya madini vinavyoweza kubadilishwa kutoka kwa viwango vifuatavyo vya fahirisi za spectral (udongo, oksidi ya chuma, kabonati, silika). Kwa kila kikundi: anzisha fahirisi, kiwango cha imani, maelezo mbadala (chanya ya uwongo), ukaguzi wa sehemu unaopendekezwa. Kudai uhakika. Data: [faharisi]
3) Mgawanyiko wa mstari / kosa:
Fikiria orodha ya mstari hapa chini. Orodhesha asili inayowezekana kwa kila moja: kosa, mpaka wa sahani, lango, mifereji ya maji, muundo wa binadamu (barabara/mstari/uwanja), mpaka wa mimea. Taja asili inayowezekana zaidi na muktadha wa kijiolojia, lakini acha uwezekano pekee. Orodha: [linearities + muktadha]
4) Mpango wa hatua ya uthibitishaji:
Pendekeza mpango wa uthibitishaji wa uga wa ramani ifuatayo ya mabadiliko/litholojia:- Ni sampuli ngapi za alama kwa kila darasa, kwa nini.- Sampuli ya usawa ya maeneo "dhahiri" na "ya kutiliwa shaka".- Dokezo la ufikiaji na usalama. Muhtasari wa ramani: [madarasa na maeneo]
Aina ya Picha na Eneo la Matumizi
Aina ya data
Hatua gani
Nguvu zake ni
kikomo
Multispectral (Sentinel/Landsat)
Broadbands
Litholojia mbaya, skanning ya kikanda
Mgawanyiko wa madini ni mdogo
hyperspectral
Mamia ya bendi nyembamba
Tofauti ya madini/mabadiliko
Gharama, usindikaji wa juu
DEM (urefu)
topografia
Makosa / mstari, mifereji ya maji
Litholojia haitoi
infrared ya joto
joto la uso
Baadhi ya silicate/carbonate
nyeti kwa angahewa
Rada (SAR)
Ukwaru/deformation ya uso
Chini ya wingu, subsidence/maporomoko ya ardhi
Ufafanuzi ni mgumu
Kidokezo: Tumia pato la kutambua kwa mbali kama "uchanganuzi wa kipaumbele cha tovuti," sio "ramani ya kuchimba visima." Thamani yake kuu ni kwamba inakuambia wapi pa kwenda kwanza; Ushahidi wa shamba na mhandisi huamua wapi kuchimba.
Tahadhari: Hata uainishaji wa hali ya juu zaidi hutoa makosa ya kimfumo ikiwa usindikaji wa awali (marekebisho ya anga na topografia, masking) yameachwa. Katika kesi ya "matokeo ni ya kushangaza" uliza usindikaji wa awali, sio mfano. Kanuni ya utupaji taka ndani, nje ya taka haina huruma hapa.
Makosa ya kawaida
- Kuruka usindikaji wa awali. Kukosea kwa hitilafu kutoka kwa picha ambazo hazijasahihishwa kwa jiolojia halisi.
- Kusahau chanya za uwongo. Kukosea mimea, kivuli, unyevu wa udongo na miundo ya binadamu kama mabadiliko/dosari.
- Kusaini bila ukweli wa msingi. Kuweka msingi wa uamuzi wa kuchimba visima kwenye ramani ya picha bila kuithibitisha kwenye uwanja.
- Udanganyifu wa kiwango. Kusahau saizi ya pikseli na kupuuza ukweli kwamba miundo midogo imepotea au saizi mchanganyiko ni ya kupotosha.
- Kupuuza upendeleo wa elimu. Kwa upofu kutumia kielelezo kilichofunzwa katika eneo lingine kwenye uwanja wenye taaluma tofauti.
Kwa muhtasari
- Kihisi cha mbali hupima saini ya spectral ya madini katika urefu tofauti wa mawimbi; Inatofautisha faini ya multispectral coarse na hyperspectral.
- Akili Bandia huainisha data hii ya hali ya juu na kutoa hitilafu/usawa kutoka kwa mifumo ya kijiometri; lakini hutoa chanya za uwongo, upendeleo wa mafunzo, na upendeleo wa kiwango.
- Utayarishaji wa awali (marekebisho ya anga / topografia, masking) huamua ubora wa matokeo; Ikiwa imeachwa, hitilafu ya utaratibu itatokea.
- Kuhisi kwa mbali ni zana ya uchunguzi/ya kuweka vipaumbele; Ramani haichukuliwi kuwa sahihi bila kujaribiwa na ukweli wa msingi.
- Ukweli wa msingi daima hushinda; Sehemu za uthibitishaji zinapaswa kufunika maeneo fulani na ya kutiliwa shaka kwa njia ya usawa.
Jukumu la maombi
Usitambulishe thamani za uwiano wa fahirisi/bendi au orodha ya mstari ya DEM uliyo nayo ya tovuti ya kazi (au eneo la data huria). Tafsiri maeneo yanayoweza kubadilishwa au hitilafu kwa kidokezo chenye nguvu na ufanye mtindo upendekeze angalau chanzo kimoja chanya cha uongo kwa kila eneo. Kisha chora mpango wa udhibiti wa tovuti kwa kiolezo cha "mpango wa uhakika"; Kumbuka katika sentensi moja ni alama ngapi zimegawanywa katika kanda "zinazotiliwa shaka" na kwa nini unafanya sampuli zilizosawazishwa.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Ninaweza kutofautisha ni kipimo gani cha data cha spectra nyingi na hyperspectral na zinatumika kwa ajili gani.
- [ ] Ninajua jinsi hatua za kuchakata mapema (kupunguza, kufunika) zinavyoathiri matokeo.
- [ ] Ninahoji vyanzo vya chanya za uwongo (mimea, kivuli, iliyoundwa na mwanadamu) katika mabadiliko/matokeo ya makosa.
- [ ] Ninaona ramani ya kutambua kwa mbali kama zana ya kuchanganua na kuijaribu kwa uthibitishaji wa ardhi.
- [ ] Ninaweza kupanga maeneo ya uthibitishaji kusawazisha maeneo fulani na yanayotiliwa shaka.