Pelnas:
- Gebėjimas paaiškinti, kaip atliekamas litologijos, gedimų ir pakitimų žemėlapis naudojant AI palydoviniuose ir oro vaizduose.
- Gebėjimas suprojektuoti darbo eigą, kuri išgauna mineralinius ir struktūros žymenis iš multispektrinių / hiperspektrinių duomenų
- Gebėjimas išbandyti nuotolinio stebėjimo rezultatus su pagrindine tiesa ir geologiniu kontekstu
Geologinis žemėlapis – tai regiono požeminės istorijos projekcija paviršiuje: kur yra uolienų vienetas, kur pereina lūžiai, į kurią pusę pasvirę sluoksniai. Klasikiniu požiūriu šis žemėlapis yra produktas, kurį geologas gamina keliaudamas nuo atodangos iki atodangos ir kelis mėnesius trukęs lauko darbų. Šiandien didžiąją šio proceso dalį pagreitina nuotolinis stebėjimas ir dirbtinis intelektas. Šiame skyriuje pamatysime, kaip litologijos, gedimų ir pakitimų (cheminis uolienų pasikeitimas su hidroterminiais vandenimis; kritinis rodiklis žvalgant mineralus) kartografavimas atliekamas naudojant dirbtinį intelektą iš palydovinių / oro vaizdų, ir, svarbiausia, kaip šie rezultatai yra tikrinami su žemės tikrove.
Įspėjimas nuo pat pradžių: nuotolinio stebėjimo vaizdas yra matavimas, o ne interpretacija; Bet kiekvienas iš to matavimo sudarytas žemėlapis yra interpretacija ir interpretacijoje yra klaida. Dirbtinio intelekto pažymėta „pakeitimo zona“ gali būti tikrasis mineralų indikatorius, išdžiūvęs laukas, šešėlis ar atmosferos trikdžiai. Žemėlapis yra hipotezė, kol nepatvirtinama lauke.
Pagrindinė nuotolinio stebėjimo fizika
Kiekvienas mineralas ir uoliena atspindi saulės šviesą skirtingu bangos ilgiu ir skirtingu greičiu; tai vadinama spektriniu parašu. Žmogaus akis mato tik matomą šviesą (raudona-žalia-mėlyna), tačiau palydoviniai jutikliai matuoja daug platesnį diapazoną, įskaitant infraraudonųjų spindulių. Dvi pagrindinės sąvokos:
Daugiaspektrinio vaizdo matai keliose plačiose bangos ilgio juostose (paprastai 4–12 juostų); pavyzdžiui, Landsat ir Sentinel palydovai. Jis išskiria grubias uolas. Kita vertus, hiperspektrinis vaizdas matuoja šimtus siaurų juostų ir gali atpažinti mineralus beveik iš jų „spektrinio piršto atspaudo“; Jis naudojamas keisti mineralus (kaolinitas, alunitas, ilitas).
AI čia atlieka du darbus: pirma, jis klasifikuoja šiuos didelio matmens spektrinius duomenis (kuris pikselis yra litologija / mineralas). Antra, iš geometrinių vaizdo raštų (linijų, tekstūros, drenažo tinklo) išskiria gedimus ir struktūrinius bruožus. Pridėjus skaitmeninį aukščio modelį (trumpai DEM; trimatis žemės aukščio žemėlapis), į analizę taip pat įtraukiamos nuolydžio, aspekto ir topografinės linijos.
Žingsnis po žingsnio: pakeitimų žemėlapio darbo eiga
- Paruoškite vaizdą. Atmosferos korekcija (pašalina atmosferą iškreipiantį poveikį), debesų maskavimas, augmenijos kaukė. Jei šis veiksmas bus praleistas, visas rezultatas bus užterštas.
- Susiaurinkite savo interesų sritį. Apriboti tiriamą plotą iki geologinio konteksto (žinomas lūžis, formavimas, atodanga); Suteikite modeliui kontekstą.
- Apskaičiuokite spektrinius indeksus. Juostų santykiai, išryškinantys konkrečias mineralų grupes (pvz., geležies oksidams, molio mineralams).
- Klasifikuoti. Dirbtinis intelektas klasifikuoja pikselius / regionus ir žymi galimų pakeitimų zonas.
- Suplanuokite reljefo patikrinimą. Pasirinkite pavyzdinius taškus iš pažymėtų zonų ir patikrinkite juos lauke. Be šio žingsnio žemėlapis nebus pasirašytas.
Dirbtinio intelekto vaidmuo ir ribos vaizdo analizėje
Visų pirma, dirbtinis intelektas sumažina dviejų tipų klaidas: užfiksuoja subtilias anomalijas, kurios nepastebimos, ir standartizuoja nenuoseklias interpretacijas. Tačiau tai sukuria tris sistemines klaidas. Pirmasis yra klaidingas teigiamas rezultatas: augalija, šešėlis, žmogaus struktūra arba dirvožemio drėgmė gali atrodyti kaip pakitimai. Antrasis yra mokymo šališkumas: jei modelis parengtas remiantis duomenimis iš kito regiono, jis bus neteisingas dėl skirtingos jūsų svetainės litologijos. Trečia – mastelio iliuzija: vienas pikselis dengia dešimtis metrų žemėje; Prarandamos smulkios struktūros, mišrūs pikseliai (kelios medžiagos viename pikselyje) yra klaidinantys.
Taigi auksinė taisyklė: žemė tiesa visada laimi. Žemėlapis, sudarytas iš vaizdo, negali būti laikomas galutiniu, jo neišbandžius pavyzdžiais ir stebėjimais pasirinktuose lauko taškuose. Patikrinimo taškai parenkami ne atsitiktinai, o strategiškai, kad apimtų ir „tam tikras“, ir „įtartinas“ zonas.
Trys mini dėklai: pagal numerius
1 atvejis – paieškos srities susiaurinimas. Žvalgymų bendrovė vertino 1200 km² licencijuotą plotą. Dirbtinio intelekto pagalba pakeitimų klasifikacija pagal hiperspektrinius duomenis sumažino plotą iki 7 tikslinių zonų, kurių plotas yra 38 km². Vietoj to, kad aplankytų visą teritoriją, lauko komanda pirmenybę teikė šioms 7 zonoms; pradinis lauko kampanijos laikas buvo sutrumpintas maždaug 70%. 5 iš 7 zonų parodė realius lauko pokyčius, 2 buvo klaidingi teigiami (molio dirvožemis) – be patikrinimo šios 2 zonos būtų buvusios tuščios gręžimo metu.
2 atvejis – gedimų žemėlapio preliminarus eskizas. DEM ir vaizdo ištrauktų linijų analizė pasiūlė dvi neesmines linijas kartu su žinomu pagrindiniu gedimu. Vienas iš jų buvo tikras lauko gedimas; kitas pasirodė esąs dujotiekio trasos topografinis pėdsakas. Modelis teisingai užfiksavo geometrinį raštą, bet negalėjo atskirti jo kilmės; Jis skyrė geologinį patikimumą ir lauko valdymą.
3 atvejis – debesų šešėlio klaidingumas. Vienoje srityje modelis pažymėjo stiprų „geležies oksido pakitimą“ šiauriniame šlaite. Atmosferos korekcija buvo neišsami, o parašas iš tikrųjų buvo plonos debesų dangos spektrinis iškraipymas. Kai vaizdas buvo perdirbtas ir pataisytas, anomalija išnyko. Pamoka: išankstinio apdorojimo klaida apgauna net pažangiausią modelį.
Silpnas raginimas / stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Šiame palydoviniame vaizde parodykite vietas, kuriose gali būti minų.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: nuotolinio stebėjimo geologas. Interpretuokite šias spektrinio indekso ir juostų santykio reikšmes (vaizdas Sentinel-2, sausringa zona, reta augmenija).- Kiekvienai galimai pakeitimo zonai: parašykite, kuris indeksas / santykis jį suaktyvino.- Pasiūlykite BENT vieną klaidingai teigiamą šaltinį kiekvienai zonai (augmenija, šešėlis, dirvožemis, žmogaus sukurtas, atmosferinis).- Rūšiuokite zonas pagal Dotometrumo/neprioritetą (patikimumo/numatytą) bet kuri zona kaip „minuota“; „pakeitimo prieigos raktas turi būti patikrintas“ duomenys: [indekso / tarifų lentelė + kontekstas]
Stiprus raginimas verčia modelį patį išvardyti klaidingus teigiamus duomenis ir vengti tvirtinti tikslumą.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Išankstinio apdorojimo kontrolinis sąrašas:
Patikrinkite, ar nėra išankstinio apdorojimo veiksmų, kurie galėjo būti praleisti atliekant šią nuotolinio stebėjimo darbo eigą: atmosferos korekcija, debesų / šešėlių kaukė, augmenijos kaukė, topografinė korekcija, jutiklio kalibravimas. Paaiškinkite vienu sakiniu kiekvienam, kaip trūkstami žingsniai gali pakenkti jūsų išvadai. Darbo eiga: [apibrėžimas]
2) Pakeitimo zonos aiškinimas:
Iš šių spektrinio indekso verčių (molis, geležies oksidas, karbonatas, silicio dioksidas) išskirkite galimas pakitimų mineralines grupes. Kiekvienai grupei: trigerio indeksas, pasitikėjimo lygis, alternatyvus paaiškinimas (klaidingai teigiamas), siūlomas lauko patikrinimas. Teigiamas tikrumas. Duomenys: [indeksai]
3) Linijos / gedimo atskyrimas:
Apsvarstykite žemiau pateiktą tiesiškumo sąrašą. Išvardykite galimas kiekvienos ištakas: gedimas, plokštės riba, pylimas, drenažas, žmogaus struktūra (kelias / linija / laukas), augmenijos riba. Nurodykite labiausiai tikėtiną kilmę su geologiniu kontekstu, bet neįtraukite vienintelės galimybės. Sąrašas: [tiesiškumas + kontekstas]
4) Patikrinimo taško planas:
Pasiūlykite šio pakeitimo / litologijos žemėlapio lauko patikros planą: - Kiek pavyzdinių taškų kiekvienai klasei, kodėl. - Subalansuota "aiškių" ir "abejotinų" zonų atranka. - Prieigos ir saugumo pastaba. Žemėlapio santrauka: [klasės ir sritys]
Vaizdo tipas ir naudojimo sritis
Duomenų tipas
Kokias priemones
Jo stiprybė yra
riba
Daugiaspektrinis („Sentinel“ / „Landsat“)
plačiajuosčio ryšio
Grubi litologija, regioninis skenavimas
Mineralų atskyrimas yra ribotas
hiperspektrinis
Šimtai siaurų juostų
Mineralinis / modifikacijos skirtumas
Išlaidos, pridėtinės apdorojimo išlaidos
DEM (aukštis)
topografija
Gedimas/linija, drenažas
Litologija neduoda
terminis infraraudonųjų spindulių
paviršiaus temperatūra
Šiek tiek silikato/karbonato
jautrus atmosferai
Radaras (SAR)
Paviršiaus šiurkštumas/deformacija
Po debesimis, grimzta / nuošliauža
Aiškinimas sudėtingas
Patarimas: naudokite nuotolinio aptikimo išvestį kaip „svetainės prioritetų nuskaitymą“, o ne „gręžimo žemėlapį“. Didžiausia jo vertė yra ta, kad ji nurodo, kur eiti pirmiausia; Lauko įrodymai ir inžinierius nusprendžia, kur gręžti.
Atsargiai: Netgi pažangiausia klasifikacija sukelia sistemines klaidas, jei praleidžiamas išankstinis apdorojimas (atmosferos ir topografinė korekcija, maskavimas). „Išvestis keista“ atveju pirmiausia teiraukitės išankstinio apdorojimo, o ne modelio. Šiukšlių įvežimo, šiukšlių išvežimo principas čia negailestingas.
Dažnos klaidos
- Praleidžiamas išankstinis apdorojimas. Klaidingos anomalijos iš nepataisytų vaizdų, susijusių su tikra geologija.
- Klaidingų teigiamų rezultatų pamiršimas. Klaidingi augalai, šešėlis, dirvožemio drėgmė ir žmogaus struktūros kaip pakitimai/gedimai.
- Pasirašymas be pagrindo tiesos. Gręžimo sprendimą pagrįsti vaizdo žemėlapiu, nepatikrinus jo lauke.
- Mastelio iliuzija. Pamiršus pikselių dydį ir ignoruojant faktą, kad smulkios struktūros prarandamos arba sumaišyti pikseliai, yra klaidinantis.
- Švietimo šališkumo ignoravimas. Aklai pritaikyti kitame regione apmokytą modelį kitokios litologijos sričiai.
Apibendrinant
- Nuotolinis stebėjimas matuoja įvairių bangos ilgių mineralų spektrinį parašą; Jis išskiria multispektrinį šiurkštųjį ir hiperspektrinį smulkųjį.
- Dirbtinis intelektas klasifikuoja šiuos didelės apimties duomenis ir iš geometrinių raštų išskiria gedimus/tiesiškumą; tačiau tai sukuria klaidingus teigiamus rezultatus, treniruočių šališkumą ir masto paklaidą.
- Išankstinis apdorojimas (atmosferinė/topografinė korekcija, maskavimas) lemia rezultato kokybę; Jei jis bus praleistas, atsiras sisteminė klaida.
- Nuotolinis stebėjimas yra atrankos / prioritetų nustatymo priemonė; Žemėlapis nėra laikomas tiksliu, jei jis nėra patikrintas su pagrindine tiesa.
- Pagrindine tiesa visada laimi; Patikrinimo taškai turėtų subalansuotai apimti tiek tam tikras, tiek įtartinas zonas.
Taikymo užduotis
Anonimizuokite darbo vietos (arba atvirų duomenų regiono) spektrinio indekso / juostos santykio reikšmes arba DEM linijų sąrašą. Interpretuokite galimas pakitimų zonas ar gedimus naudodami galingą raginimą ir paprašykite modelio pasiūlyti bent vieną klaidingai teigiamą šaltinį kiekvienai zonai. Tada sudarykite vietos kontrolės planą naudodami „patikrinimo taško plano“ šabloną; Viename sakinyje pažymėkite, kiek taškų yra suskirstyta į „įtartinas“ zonas ir kodėl atliekate subalansuotą atranką.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Galiu atskirti, kokie multispektriniai ir hiperspektriniai duomenų matai ir kam jie naudojami.
- [ ] Žinau, kaip išankstinio apdorojimo veiksmai (karpymas, maskavimas) veikia rezultatą.
- [ ] Aš abejoju klaidingų teigiamų rezultatų šaltiniais (augmenija, šešėlis, žmogaus sukeltas) pakeitimų / gedimų išvestyje.
- [ ] Nuotolinio stebėjimo žemėlapį žiūriu kaip nuskaitymo įrankį ir išbandau jį su reljefo patikra.
- [ ] Galiu planuoti patikros taškus, kad subalansuočiau tam tikras ir įtartinas zonas.