Добивки:
- Способност да се објасни како мапирањето на литологија, дефекти и промени се прави со вештачка интелигенција во сателитски и воздушни снимки.
- Способност да се дизајнира работниот тек кој извлекува маркери за минерали и структура од мултиспектрални/хиперспектрални податоци
- Способност да се тестираат излезите за далечинско согледување со вистината на земјата и геолошки контекст
Геолошка карта е проекција на подземната приказна на еден регион на површината: која карпеста единица е каде, каде поминуваат раседите, во која насока се наклонети слоевите. Класично, оваа карта е производ што геологот го произведува со патување од излета до издан, со месеци на теренска работа. Денес, далечинското набљудување и вештачката интелигенција го забрзуваат најголемиот дел од овој процес. Во оваа единица ќе видиме како се прави мапирањето на литологијата, раседот и промената (хемиска промена на карпата со хидротермални води; критичен индикатор во истражувањето на минералите) со вештачка интелигенција од сателитски/воздушни снимки и што е најважно, како овие излези се тестираат со реалноста на земјата.
Предупредување од почеток: сликата со далечинско набљудување е мерење, а не толкување; Но, секоја карта изведена од тоа мерење е толкување и има грешка во толкувањето. „Зона на промена“ означена со вештачка интелигенција може да биде вистински минерален индикатор, исушено поле, сенка или атмосферско нарушување. Картата е хипотеза додека не се потврди на терен.
Основна физика на далечинско набљудување
Секој минерал и карпа ја рефлектира сончевата светлина на различни бранови должини со различни стапки; ова се нарекува спектрален потпис. Човечкото око гледа само видлива светлина (црвено-зелено-сино), но сателитски сензори мерат многу поширок опсег, вклучително и инфрацрвена боја. Два основни концепти:
Мерки на мултиспектрално снимање во неколку опсези со широки бранови должини (обично 4-12 појаси); на пример, сателитите Landsat и Sentinel. Разликува груби карпи. Хиперспектралното снимање, од друга страна, се мери во стотици тесни појаси и може да препознае минерали речиси од нивниот „спектрален отпечаток од прст“; Се користи за разликување на минералите на алтерација (како каолинит, алунит, илит).
Вештачката интелигенција прави две работи овде: прво, ги класифицира овие високодимензионални спектрални податоци (кој пиксел е кој литологија/минерал). Второ, ги извлекува дефектите и структурните карактеристики од геометриските обрасци на сликата (линеаменти, текстура, дренажна мрежа). Кога ќе се додаде Дигиталниот модел на височина (накратко DEM; тродимензионална висинска карта на земјиштето), во анализата се вклучени и наклонот, аспектот и топографските линии.
Чекор по чекор: работен тек на мапата за промена
- Подгответе ја сликата. Атмосферска корекција (отстранување на искривувачкиот ефект на атмосферата), маскирање на облаци, маска за вегетација. Ако овој чекор се прескокне, целиот резултат ќе биде контаминиран.
- Намалете ја вашата област на интерес. Ограничете ја областа на проучување на геолошки контекст (познат расед, формација, издан); Дајте му контекст на моделот.
- Пресметај спектрални индекси. Односите на појасот што ги истакнуваат специфичните минерални групи (на пр. за железни оксиди, глинени минерали).
- Класифицирај. Вештачката интелигенција класифицира пиксели/региони и означува можни зони на промена.
- Распоред на проверка на теренот. Изберете точки за примероци од означените зони и проверете ги во полето. Без овој чекор картата нема да биде потпишана.
Улогата и границите на вештачката интелигенција во анализата на слики
Конкретно, вештачката интелигенција намалува два типа на грешки: открива суптилни аномалии кои се занемаруваат и стандардизира неконзистентни толкувања. Но, тоа произведува три систематски грешки. Првиот е лажно позитивен: вегетацијата, сенката, човечката структура или влагата на почвата може да изгледаат како промена. Вториот е пристрасност за обука: ако моделот е обучен на податоци од друг регион, тоа ќе биде погрешно за различната литологија на вашата страница. Трето е илузијата на обемот: еден пиксел покрива десетици метри на земјата; Фините структури се губат, мешаните пиксели (повеќе материјали во еден пиксел) се погрешни.
Значи, златното правило: приземната вистина секогаш победува. Картата што произлегува од сликата не може да се смета за дефинитивна без да се тестира со примероци и набљудувања на избраните точки на теренот. Точките за верификација не се избираат случајно, туку стратешки, за да се опфатат и „одредени“ и „сомнителни“ зони.
Три мини случаи: според бројките
Случај 1 - Стеснување на областа за пребарување. Компанија за истражување проценуваше лиценцирана површина од 1.200 km². Класификацијата на промените со помош на вештачка интелигенција од хиперспектралните податоци ја намали областа на 7 целни зони од 38 km². Наместо да ја посети целата област, тимот на терен даде приоритет на овие 7 зони; Времето на почетната кампања на терен беше намалено за околу 70%. 5 од 7-те зони покажаа вистинска промена на теренот, 2 беа лажни позитиви (глинеста почва) - без верификација, овие 2 зони ќе беа залудно дупчење.
Случај 2 - Прелиминарна скица за мапирање на дефекти. DEM и анализата на линеаментот извлечена со слика предложија две помали линии заедно со познатата главна грешка. Едниот се покажа дека е вистинска грешка на теренот; другата се покажа како топографска трага на траса на цевковод. Моделот правилно ја доловил геометриската шема, но не можел да го разликува неговото потекло; Тој направи разлика помеѓу геолошка веродостојност и контрола на теренот.
Случај 3 - Заблуда во сенка на облак. Во една област моделот означи силна „измена на железен оксид“ на северната падина. Атмосферската корекција беше нецелосна и потписот беше всушност спектрално нарушување на тенок облак. Кога сликата била повторно обработена и корегирана, аномалијата исчезнала. Лекција: грешката при претходна обработка го измамува дури и најнапредниот модел.
Слаба навестување / Силен навестување
Слаба навестување:
Прикажи места каде што може да има мини на оваа сателитска слика.
Моќен потсетник:
Вашата улога: геолог со далечинско мерење. Толкувајте ги следните вредности на спектрален индекс и сооднос на опсегот (слика Sentinel-2, аридна зона, ретка вегетација).- За секоја можна зона на измена: напишете кој индекс/однос ја активирал.- Предложете БАРЕМ еден лажно позитивен извор за секоја зона (вегетација, сенка, почва, вештачка, атмосферска зона). (високо/средно/ниско).- Не прикажувајте ниту една зона како „минирана“; Податоци за „токенот за промена мора да се потврди“: [табела со индекс/стапки + контекст]
Силното известување го принудува моделот самиот да наведе лажни позитиви и да избегнува да тврди дека е точност.
Четири шаблони за копирање
1) Список за проверка на претходна обработка:
Проверете дали има чекори за претпроцесирање кои можеби биле испуштени во следниот работен тек на далечинско согледување: атмосферска корекција, маска на облак/сенка, маска за вегетација, топографска корекција, калибрација на сензорот. Објаснете во една реченица за секоја како чекорите што недостасуваат би можеле да го наведат вашиот заклучок. Работен тек: [дефиниција]
2) Толкување на зоната на промена:
Извлечете ги можните алтерирани минерални групи од следните вредности на спектрален индекс (глина, железен оксид, карбонат, силициум диоксид). За секоја група: индекс на активирање, ниво на доверба, алтернативно објаснување (лажно позитивно), предложена теренска проверка. Тврдењето на сигурност. Податоци: [индекси]
3) Раздвојување на линеамент/расед:
Размислете за списокот на линеарности подолу. Наведете го можното потекло за секој од нив: расед, граница на плоча, насип, дренажа, човечка структура (пат/линија/поле), граница на вегетација. Наведете го најверојатното потекло со геолошки контекст, но изоставете ја единствената можност. Список: [линеарност + контекст]
4) План за точка за верификација:
Предложете план за проверка на терен за следната карта за промена/литологија: - Колку точки на примерок за секоја класа, зошто. Резиме на карта: [класи и области]
Тип на слика и област на употреба
Тип на податоци
Кои мерки
Неговата сила е
ограничување
Мултиспектрален (Sentinel/Landsat)
широкопојасни
Груба литологија, регионално скенирање
Раздвојувањето на минералите е ограничено
хиперспектрален
Стотици тесни бендови
Разлика минерали/алтерации
Трошоци, режиски трошоци за обработка
DEM (висина)
топографија
Дефект/линеамент, одвод
Литологијата не дава
термална инфрацрвена боја
температура на површината
Некои силикат/карбонат
чувствителни на атмосфера
Радар (SAR)
Грубоста/деформација на површината
Под облак, слегнување/свлечиште
Толкувањето е комплицирано
Совет: користете го излезот за далечинско набљудување како „скенирање приоритизирање на локацијата“, а не како „мапа за дупчење“. Неговата најголема вредност е тоа што ви кажува каде да одите прво; Теренскиот доказ и инженерот одлучуваат каде да дупчат.
Внимание: дури и најнапредната класификација произведува систематски грешки ако претходна обработка (атмосферска и топографска корекција, маскирање) е испуштена. Во случај на „излезот е чуден“, прво побарајте ја преобработката, а не моделот. Принципот ѓубре внатре, ѓубре надвор е безмилосен овде.
Вообичаени грешки
- Прескокнување на предобработка. Погрешување на аномалии од некорегирани слики за вистинска геологија.
- Заборавајќи ги лажните позитиви. Грешка на растенијата, сенката, влагата на почвата и човечките структури како промени/неисправности.
- Потпишување без приземна вистина. Засновајќи ја одлуката за дупчење на картата на сликата без да ја потврдите на терен.
- Илузија на скала. Заборавањето на големината на пикселите и игнорирањето на фактот дека фините структури се изгубени или измешаните пиксели се погрешни.
- Игнорирање на образовната пристрасност. Слепо примена на модел обучен во друг регион на поле со различна литологија.
Сумирано
- Далечинско мерење на спектрален знак на минерали на различни бранови должини; Разликува мултиспектрална груба и хиперспектрална фина.
- Вештачката интелигенција ги класифицира овие високодимензионални податоци и ја извлекува грешката/линеарноста од геометриските обрасци; но произведува лажни позитиви, пристрасност при обуката и пристрасност во скалата.
- Претходната обработка (атмосферска/топографска корекција, маскирање) го одредува квалитетот на резултатот; Ако се испушти, ќе се појави систематска грешка.
- Далечинско согледување е алатка за проверка/приоритизација; Картата не се смета за точна без да биде тестирана со приземната вистина.
- Приземната вистина секогаш победува; Точките за верификација треба да покриваат и одредени и сомнителни зони на избалансиран начин.
Задача за апликација
Анонимизирајте ги вредностите на спектралниот индекс/односот на опсегот или списокот со линеаменти DEM што го имате за работно место (или регион со отворени податоци). Толкувајте ги можните зони на промена или дефекти со моќниот промпт и нека моделот предложи барем еден лажно позитивен извор за секоја зона. Потоа изгответе план за контрола на локацијата со шаблонот „план за точка за верификација“; Забележете во една реченица колку точки се поделени на „сомнителни“ зони и зошто вршите избалансирано земање примероци.
листа за проверка
- [ ] Можам да разликувам што мерат мултиспектралните и хиперспектралните податоци и за што се користат.
- [ ] Знам како чекорите на претходна обработка (сечење, маскирање) влијаат на резултатот.
- [ ] Ги преиспитувам изворите на лажни позитиви (вегетација, сенка, вештачки создадени) во излезите од промена/дефект.
- [ ] Ја гледам мапата за далечинско набљудување како алатка за скенирање и ја тестирам со проверка на теренот.
- [ ] Можам да ги планирам точките за верификација за да избалансираат одредени и сомнителни зони.