Ieguvumi:
- Spēja izskaidrot, kā tiek veikta litoloģijas, defektu un izmaiņu kartēšana ar AI satelīta un aeroattēlos.
- Spēja izstrādāt darbplūsmu, kas iegūst minerālu un struktūras marķierus no multispektrālajiem/hiperspektrālajiem datiem
- Spēja pārbaudīt attālās izpētes rezultātus ar pamattiesību un ģeoloģisko kontekstu
Ģeoloģiskā karte ir reģiona pazemes stāsta projekcija uz virsmas: kura iežu vienība kur atrodas, kur iet lūzumi, kādā virzienā ir slīpi slāņi. Klasiski šī karte ir produkts, ko ģeologs ražo, ceļojot no atseguma uz atsegumu, veicot vairākus mēnešus ilgus lauku darbus. Mūsdienās attālā uzrāde un mākslīgais intelekts paātrina lielāko daļu šī procesa. Šajā nodaļā mēs redzēsim, kā tiek veikta litoloģijas, defektu un izmaiņu (iežu ķīmiskās izmaiņas ar hidrotermālajiem ūdeņiem; kritisks indikators minerālu izpētē) kartēšana, izmantojot mākslīgo intelektu no satelīta/aerobildēm, un, pats galvenais, kā šie rezultāti tiek pārbaudīti ar zemes realitāti.
Brīdinājums no sākuma: attālās uzrādes attēls ir mērījums, nevis interpretācija; Bet katra karte, kas iegūta no šī mērījuma, ir interpretācija, un interpretācijā ir kļūda. Mākslīgā intelekta apzīmēta "izmaiņu zona" varētu būt faktisks minerālu indikators, izžuvis lauks, ēna vai atmosfēras traucējumi. Karte ir hipotēze, līdz tā tiek pārbaudīta laukā.
Tālvadības fizika
Katrs minerāls un iezis atstaro saules gaismu dažādos viļņu garumos un dažādos ātrumos; to sauc par spektrālo parakstu. Cilvēka acs redz tikai redzamo gaismu (sarkanu-zaļu-zilu), bet satelīta sensori mēra daudz plašāku diapazonu, tostarp infrasarkano. Divi pamatjēdzieni:
Multispektrālās attēlveidošanas mēri vairākās plašās viļņu garuma joslās (parasti 4–12 joslas); piemēram, Landsat un Sentinel satelīti. Tas atšķir raupjus akmeņus. No otras puses, hiperspektrālā attēlveidošana mēra simtiem šauru joslu un var atpazīt minerālus gandrīz pēc to "spektrālā pirksta nospieduma"; To izmanto, lai atšķirtu izmaiņu minerālus (piemēram, kaolinītu, alunītu, illītu).
AI šeit veic divus darbus: pirmkārt, tas klasificē šos augstas dimensijas spektrālos datus (kurš pikselis ir litoloģija/minerāls). Otrkārt, tā no attēla ģeometriskajiem rakstiem (līnijas, faktūra, drenāžas tīkls) iegūst defektus un struktūras iezīmes. Pievienojot digitālo augstuma modeli (saīsināti DEM; zemes trīsdimensiju augstuma karte), analīzē tiek iekļautas arī slīpuma, aspekta un topogrāfiskās līnijas.
Soli pa solim: izmaiņu kartes darbplūsma
- Sagatavojiet attēlu. Atmosfēras korekcija (atmosfēras kropļojošā efekta noņemšana), mākoņu maskēšana, veģetācijas maska. Ja šis solis tiek izlaists, viss rezultāts tiks piesārņots.
- Sašauriniet savu interešu jomu. Ierobežot izpētes apgabalu ar ģeoloģisko kontekstu (zināma vaina, veidojums, atsegums); Piešķiriet modelim kontekstu.
- Aprēķināt spektrālos indeksus. Joslu attiecības, kas izceļ noteiktas minerālu grupas (piemēram, dzelzs oksīdiem, māla minerāliem).
- Klasificēt. Mākslīgais intelekts klasificē pikseļus/reģionus un iezīmē iespējamās izmaiņu zonas.
- Ieplānojiet reljefa pārbaudi. Izvēlieties parauga punktus no atzīmētajām zonām un pārbaudiet tos laukā. Bez šī soļa karte netiks parakstīta.
Mākslīgā intelekta loma un robežas attēlu analīzē
Jo īpaši AI samazina divu veidu kļūdas: tas uztver smalkas anomālijas, kas tiek ignorētas, un standartizē nekonsekventas interpretācijas. Bet tas rada trīs sistemātiskas kļūdas. Pirmais ir kļūdaini pozitīvs: veģetācija, ēna, cilvēka struktūra vai augsnes mitrums var šķist izmaiņas. Otrais ir apmācības novirze: ja modelis ir apmācīts, izmantojot datus no cita reģiona, tas būs nepareizs jūsu vietnes atšķirīgajā litoloģijā. Trešais ir mēroga ilūzija: viens pikselis pārklāj desmitiem metru uz zemes; Tiek zaudētas smalkas struktūras, sajaukti pikseļi (vairāki materiāli vienā pikselī) ir maldinoši.
Tātad zelta likums: zemes patiesība vienmēr uzvar. Attēla rezultātā iegūto karti nevar uzskatīt par galīgu, ja tā nav pārbaudīta ar paraugiem un novērojumiem izvēlētajos lauka punktos. Pārbaudes punkti nav izvēlēti nejauši, bet gan stratēģiski, lai aptvertu gan "noteiktas", gan "aizdomīgas" zonas.
Trīs mini futrāļi: pēc skaitļiem
1. gadījums — meklēšanas apgabala sašaurināšana. Izpētes uzņēmums novērtēja licences laukumu 1200 km². Mākslīgā intelekta atbalstītā izmaiņu klasifikācija no hiperspektrālajiem datiem samazināja apgabalu līdz 7 mērķa zonām 38 km² platībā. Tā vietā, lai apmeklētu visu teritoriju, lauka komanda par prioritāti noteica šīs 7 zonas; Sākotnējais lauka kampaņas laiks tika samazināts par aptuveni 70%. 5 no 7 zonām uzrādīja reālas izmaiņas laukā, 2 bija kļūdaini pozitīvi (mālaina augsne) — bez pārbaudes šīs 2 zonas būtu izšķērdētas urbšanai.
2. gadījums — defektu kartēšanas sākotnējā skice. DEM un ar attēlu iegūtās līnijas analīze ierosināja divas nelielas līnijas līdzās zināmajai galvenajai kļūdai. Viena izrādījās faktiska kļūda laukā; otra izrādījās cauruļvada trases topogrāfiskā pēda. Modelis pareizi uztvēra ģeometrisko rakstu, bet nevarēja atšķirt tā izcelsmi; Viņš nošķīra ģeoloģisko ticamību un lauka kontroli.
3. gadījums — mākoņu ēnas kļūda. Vienā apgabalā modelis iezīmēja spēcīgu "dzelzs oksīda izmaiņu" ziemeļu nogāzē. Atmosfēras korekcija bija nepilnīga, un paraksts patiesībā bija plānas mākoņu segas spektrāls izkropļojums. Kad attēls tika atkārtoti apstrādāts un labots, anomālija pazuda. Nodarbība: priekšapstrādes kļūda apmāna pat vismodernāko modeli.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Šajā satelītattēlā parādiet vietas, kur var būt mīnas.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: attālās izpētes ģeologs. Interpretējiet šādas spektrālā indeksa un joslu attiecības vērtības (attēls Sentinel-2, sausā zona, reta veģetācija).- Katrai iespējamai izmaiņu zonai: ierakstiet, kurš indekss/attiecība to izraisīja.- Iesakiet VISMAZ vienu kļūdaini pozitīvu avotu katrai zonai (veģetācija, ēna, augsne, cilvēka radīts, atmosfēras).- Kārtojiet zonas pēc "Domātiskais/zemas vērtības"/pašreizējā mērojuma/novērtējums. jebkura zona kā "mīnēta"; "Izmaiņu pilnvaras ir jāpārbauda" dati: [indeksa/likmju tabula + konteksts]
Spēcīgā uzvedne liek modelim pašam uzskaitīt viltus pozitīvus rezultātus un izvairīties no apgalvojuma par precizitāti.
Četras kopējamas veidnes
1) Iepriekšējas apstrādes kontrolsaraksts:
Pārbaudiet, vai nav iepriekšējas apstrādes darbības, kas, iespējams, ir izlaistas šādā attālās uzrādes darbplūsmā: atmosfēras korekcija, mākoņu/ēnu maska, veģetācijas maska, topogrāfiskā korekcija, sensora kalibrēšana. Paskaidrojiet vienā teikumā katram, kā trūkstošie soļi var ietekmēt jūsu secinājumu.Darbplūsma: [definīcija]
2) Izmaiņu zonas interpretācija:
Izņemiet iespējamās izmaiņu minerālu grupas no sekojošām spektrālā indeksa vērtībām (māls, dzelzs oksīds, karbonāts, silīcija dioksīds). Katrai grupai: trigera indekss, ticamības līmenis, alternatīvs skaidrojums (viltus pozitīvs), ierosinātā lauka pārbaude. Pretendents noteiktībai. Dati: [indeksi]
3) Lineament/fault atdalīšana:
Apsveriet tālāk sniegto linearitātes sarakstu. Uzskaitiet katra iespējamo izcelsmi: defekts, plātņu robeža, aizsprosts, drenāža, cilvēka struktūra (ceļš/līnija/lauks), veģetācijas robeža. Norādiet visticamāko izcelsmi ar ģeoloģisko kontekstu, bet izlaidiet vienīgo iespēju. Saraksts: [linearitātes + konteksts]
4) Pārbaudes punkta plāns:
Ierosiniet lauka pārbaudes plānu šādai izmaiņu/litoloģijas kartei:- Cik izlases punktu katrai klasei, kāpēc.- Līdzsvarota "noteikto" un "apšaubāmo" zonu paraugu ņemšana.- Piekļuves un drošības piezīme. Kartes kopsavilkums: [klases un apgabali]
Attēla veids un izmantošanas joma
Datu tips
Kādi pasākumi
Viņa spēks ir
ierobežojums
Multispektrāls (Sentinel/Landsat)
platjoslas
Aptuvenā litoloģija, reģionālā skenēšana
Minerālu atdalīšana ir ierobežota
hiperspektrāls
Simtiem šauru joslu
Minerālu/izmaiņu atšķirība
Izmaksas, apstrādes pieskaitāmās izmaksas
DEM (augstums)
topogrāfija
Bojājums/līnija, drenāža
Litoloģija nedod
termiskais infrasarkanais
virsmas temperatūra
Daži silikāti/karbonāts
jutīgs pret atmosfēru
Radars (SAR)
Virsmas raupjums/deformācija
Zem mākoņa, iegrimšana/zemes nogruvums
Interpretācija ir sarežģīta
Padoms. Izmantojiet attālās uzrādes izvadi kā “vietnes prioritātes skenēšanu”, nevis “urbšanas karti”. Tā lielākā vērtība ir tā, ka tā norāda, kur vispirms doties; Lauka pierādījumi un inženieris izlemj, kur veikt urbšanu.
Uzmanību: Pat vismodernākā klasifikācija rada sistemātiskas kļūdas, ja tiek izlaista iepriekšēja apstrāde (atmosfēras un topogrāfiskā korekcija, maskēšana). Ja “izvade ir dīvaina”, vispirms vaicājiet priekšapstrādi, nevis modeli. Atkritumu iekšā, atkritumu ārā princips šeit ir nežēlīgs.
Biežas kļūdas
- Priekšapstrādes izlaišana. Nelabotu attēlu anomāliju piejaukšana reālai ģeoloģijai.
- Aizmirstot viltus pozitīvus rezultātus. Augi, ēna, augsnes mitrums un cilvēka struktūras kā izmaiņas/defekti.
- Parakstīšanās bez pamatīgas patiesības. Pamatojoties uz urbšanas lēmumu uz attēla karti, nepārbaudot to uz lauka.
- Mēroga ilūzija. Aizmirstot pikseļu izmēru un ignorējot faktu, ka tiek zaudētas smalkas struktūras vai sajaukti pikseļi, ir maldinoši.
- Izglītības aizspriedumu ignorēšana. Akli pielietojot citā reģionā apmācītu modeli laukā ar citu litoloģiju.
Rezumējot
- Attālā uzrāde mēra minerālu spektrālo parakstu dažādos viļņu garumos; Tas izšķir multispektrālo rupjo un hiperspektrālo smalko.
- Mākslīgais intelekts klasificē šos augstas dimensijas datus un izvelk defektu/linearitāti no ģeometriskiem rakstiem; bet tas rada viltus pozitīvus rezultātus, treniņu novirzes un mēroga novirzes.
- Priekšapstrāde (atmosfēriskā/topogrāfiskā korekcija, maskēšana) nosaka rezultāta kvalitāti; Ja tas tiek izlaists, radīsies sistemātiska kļūda.
- Attālā uzrāde ir skrīninga/prioritāšu noteikšanas rīks; Karte netiek uzskatīta par precīzu, ja tā nav pārbaudīta ar patiesību.
- Pamata patiesība vienmēr uzvar; Pārbaudes punktiem līdzsvaroti jāaptver gan noteiktas, gan aizdomīgas zonas.
Lietojumprogrammas uzdevums
Anonimizējiet darbvietas (vai atvērto datu reģiona) spektrālā indeksa/joslas attiecības vērtības vai DEM līniju sarakstu. Interpretējiet iespējamās izmaiņu zonas vai defektus, izmantojot spēcīgu uzvedni, un lieciet modelim ieteikt vismaz vienu kļūdaini pozitīvu avotu katrai zonai. Pēc tam sastādiet objekta kontroles plānu ar veidni “pārbaudes punktu plāns”; Vienā teikumā atzīmējiet, cik punktu ir sadalīti "aizdomīgajās" zonās un kāpēc jūs veicat līdzsvarotu paraugu ņemšanu.
kontrolsaraksts
- [ ] Es varu atšķirt, kādi multispektrālie un hiperspektrālie dati tiek mērīti un kam tie tiek izmantoti.
- [ ] Es zinu, kā pirmapstrādes soļi (apgriešana, maskēšana) ietekmē rezultātu.
- [ ] Es apšaubu viltus pozitīvu avotu avotus (veģetācija, ēna, cilvēka radīts) izmaiņu/kļūdu izvadēs.
- [ ] Es skatos attālās uzrādes karti kā skenēšanas rīku un pārbaudu to ar reljefa pārbaudi.
- [ ] Es varu plānot pārbaudes punktus, lai līdzsvarotu noteiktas un aizdomīgas zonas.