Faida:
- Uwezo wa kuchanganua makosa katika satelaiti, upigaji picha wa angani na data ya LiDAR na akili ya bandia na kutathmini kila ishara kama mgombea anayehitaji uthibitisho wa eneo.
- Kuelewa utegemezi wa msimu na masharti wa mimea, udongo na athari za kivuli na jinsi chanya za uwongo za asili/kisasa huondolewa.
- Uwezo wa kutumia kwa nini maeneo nyeti yanapaswa kulindwa dhidi ya uporaji na kutiwa ukungu katika utangazaji
Moja ya maendeleo ya kusisimua zaidi katika akiolojia ni uwezo wa kuona athari chini ya ardhi na juu ya uso bila kuchimba ardhini. Kihisia cha mbali (njia ya kuchunguza eneo lenye picha za setilaiti, ndege au ndege zisizo na rubani bila kuigusa) ndicho chombo chenye nguvu zaidi cha kuchanganua maeneo makubwa na kugundua maeneo yanayowezekana (maeneo yenye mabaki ya kiakiolojia). Katika kitengo hiki, tutajifunza jinsi AI inavyoweka alama hitilafu (nyimbo zinazotofautiana na mazingira yake, ambayo yanaweza kuwa yameundwa na mwanadamu) katika picha za satelaiti, picha za angani na data ya LiDAR, lakini kwa nini kila alama lazima ithibitishwe kwenye uwanja.
Kanuni ya msingi: AI ni msaidizi wa skanning na kuelekeza anayesema "angalia hapa" katika eneo pana; "Hii ni tovuti kweli" uamuzi unafanywa na udhibiti wa ardhi na mtaalam. Katika hisia za mbali, kila nukta iliyowekwa na AI ni dhana, si ugunduzi.
Aina za kuhisi kwa mbali
Upigaji picha wa satelaiti na angani. Miundo iliyozikwa husababisha ukuaji tofauti wa udongo na mimea juu yao. Mazao kwenye ukuta ni dhaifu, kwenye shimoni ni bushier; Hizi huitwa alama za mazao. NDVI (kielezo kinachopima afya ya mimea; inakadiria uhai wa mimea kwa kutumia mwanga wa infrared) inaangazia tofauti hizi. AI huchanganua tofauti hizi fiche katika picha kubwa haraka kuliko binadamu.
LiDAR. LiDAR (Kugundua Mwanga na Kuanzia - teknolojia ambayo huunda ramani sahihi kabisa ya mwinuko wa 3D ya uso kwa kurusha leza kutoka kwa ndege hadi ardhini na kupima muda wa kurudi) ndiyo zana yenye mapinduzi makubwa zaidi. Kipengele chake ni kwamba laser inaweza kufikia ardhi kupitia miti; Hivyo vilima, matuta, barabara na misingi ya ujenzi chini ya msitu hufunuliwa wakati mimea ni namba "peeled". AI huashiria matuta, mashimo na maumbo laini ya kijiometri katika data hii ya mwinuko.
Jiofizikia (ziada). Mbinu kama vile rada ya kupenya ardhini (GPR) na upimaji wa sumaku tazama chini ya uso; AI husaidia kutafuta mifumo isiyo ya kawaida katika data hii pia.
Hatua za kutambua tovuti kwa kutumia AI
- Maandalizi ya data. Picha zimefungwa kwenye mfumo wa kuratibu (georeferencing), kivuli na utofautishaji hurekebishwa. Katika LiDAR, mimea huchujwa na "mfano wa ardhi tupu" hutolewa.
- Kuchanganua kwa njia isiyo ya kawaida. AI huweka alama za jiometri laini ambazo zinaweza kutengenezwa na mwanadamu (tungio la mviringo, muundo wa mstatili, mtaro/barabara).
- Kuondoa. Ishara nyingi ni za asili (kijiolojia, kilimo, kisasa). Mtaalam huondoa wale ambao ni wazi wa asili na wa kisasa.
- Kuweka kipaumbele. Pointi zilizobaki za wagombea zinapewa kipaumbele na muktadha na usambazaji wa tovuti unaojulikana.
- Uthibitisho wa ardhi. Pointi za kipaumbele zinaangaliwa kwenye tovuti kwa uchunguzi wa uso na, ikiwa ni lazima, kuchimba visima. Hakuna uhakika unaotangazwa "kukaa" bila uthibitisho.
Kidokezo: Kila mara tazama dalili za AI kama "orodha ya wagombeaji walio na viwango vya juu vya chanya." Lengo ni kupunguza kwa akili maeneo ya kutembelea shambani; si kutangaza ugunduzi huo. Kupunguza pointi 200 za ardhi hadi 30 kwa msimu ni faida kubwa.
Mahali nyeti: faragha muhimu
Suala kubwa zaidi la kimaadili na usalama katika ugunduzi wa tovuti ni usiri wa eneo. Viwianishi sahihi vya tovuti mpya iliyotambuliwa, isiyolindwa ni shabaha ya moja kwa moja kwa wachimbaji haramu na wanaotafuta hazina. Kwa hivyo:
- Usiingize magari ya umma ya AI ambayo viwianishi vyake havijathibitishwa.
- Waa eneo la tovuti nyeti katika matangazo na mawasilisho (toa eneo la jumla, hakuna GPS).
- Weka data katika mfumo salama wa shirika na upunguze ufikiaji.
Angalizo: Kubandika viwianishi vya tovuti kwenye huduma ya umma ukisema "Nitachorwa ramani" kunaweza kuacha tovuti hiyo wazi kupora. Data ya eneo ni kipengee ambacho lazima kilindwe kadiri ile inayopatikana yenyewe.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Uchanganuzi ulipunguza eneo. Mradi wa uchunguzi utapima eneo la 500 km². Uchambuzi wa LiDAR unaoendeshwa na AI uliweka alama 120 zinazowezekana chini ya msitu. Baada ya kuondolewa kwa wataalam, maeneo 38 ya kipaumbele yanabaki; 11 kati ya hizi zilipatikana kuwa miundo halisi ya kiakiolojia katika uwanja huo. AI imefupisha miezi ya upofu wa kutafuta katika msimu unaolengwa.
Kesi ya 2 - Chanya ya uwongo ndiyo ilikuwa somo. Wakati timu ilikuwa ikijiandaa kwa furaha kutangaza kovu laini la mviringo lililowekwa alama na AI "mlima", mtaalam wa jiolojia alionyesha kuwa ni unyogovu wa asili (dolin). Taarifa iliyotolewa bila uthibitisho wa ardhi inaweza kuwa kupoteza sifa. Somo: AI inaona jiometri, sio tafsiri ya asili.
Kesi ya 3 - Uvujaji wa eneo umezuiwa. Mwanafunzi angepakia picha iliyo na viwianishi vya tovuti mpya iliyopatikana kwenye zana ya umma. Mshauri akasimama; eneo hilo bado lilikuwa halina ulinzi. Picha ilichakatwa na maelezo ya kuratibu kuondolewa na katika mfumo salama pekee.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Sura ya skanning isiyo ya kawaida:
Jukumu lako: msaidizi wa uchanganuzi wa vihisishi vya mbali. Nitakupa picha/data ya mwinuko (inayotokana na LiDAR). Weka alama kwenye jiometri laini (mviringo, mstatili, mstari) ambazo HUENDA zimeundwa na mwanadamu; Kwa kila moja, andika eneo lake, muundo, na kwa nini inajulikana. Kwa kila ishara, pia onyesha uwezekano wa maelezo ya asili / ya kisasa. Usitangaze "kukaa" dhahiri.
2) Uondoaji mzuri wa uwongo:
Ifuatayo ni orodha ya alama za wagombea ambazo AI imeweka alama. Kwa kila moja, orodhesha maelezo ya asili na ya kisasa (malezi ya kijiolojia, ufuatiliaji wa kilimo, barabara, msingi wa jengo) ambayo ninaweza kuondokana nayo KABLA ya ukaguzi wa ardhi. Orodhesha wagombeaji "wasioeleweka" waliosalia kando.
3) Mpango wa udhibiti wa ardhi:
Nafasi zangu za juu za wagombeaji ni: [orodha]. Kwa kila nukta, orodha huonekana ikiwa na viashirio ninavyopaswa kutafuta ninapothibitisha katika uwanja (matokeo ya uso, topografia, rangi ya udongo, uzito wa mawe) na sheria za uga salama/za kimaadili (ruhusa, usiri wa eneo).
4) Kutia ukungu katika utangazaji:
Unapotayarisha maelezo ya tovuti yafuatayo kwa uchapishaji/wasilisho, pendekeza jinsi ninavyoweza kulielezea BILA kufichua eneo halisi: orodhesha ni kiwango gani cha jumla (mkoa/eneo), ni taarifa gani inapaswa kuachwa. Kusudi: usawa wa uwazi wa kisayansi na ulinzi dhidi ya uharibifu.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Je, kuna tovuti ya kiakiolojia katika picha hii ya satelaiti? Toa viwianishi vyake.
AI inaweza kutangaza athari ya asili "kukaa" na inafaa kuratibu kwa ujasiri; Hii ni hatari kutoka kwa mtazamo wa kisayansi na usalama.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi wa kutambua kwa mbali. Weka alama kwenye alama laini za kijiometri ambazo HUENDA zimeundwa na mwanadamu katika picha hii. Kwa kila alama: (a) umbo lake, (b) kwa nini inastaajabisha, (c) maelezo mbadala ya asili/ya kisasa. Hawa ni watahiniwa wa kuangaliwa UWANJANI pekee; usitangaze "kukaa". Tengeneza kuratibu halisi, elezea msimamo wa jamaa.
Tofauti: ya kwanza hufanya ugunduzi kutangazwa; mwisho hutoa orodha salama ya wagombea kuthibitishwa.
Aina za picha na athari za msimu
Katika kuhisi kwa mbali picha haifanyi kazi "daima"; Inachukua hali sahihi ili kuona wimbo sahihi. Alama za mazao huonekana vyema zaidi wakati wa kiangazi wakati mmea una msongo wa maji: udongo ulio juu ya ukuta uliozikwa huhifadhi maji kidogo, hivyo mazao huko hubadilika na kuwa njano mapema na kuonekana kama mstari kutoka juu. Katika picha ya chemchemi yenye unyevunyevu, ufuatiliaji sawa hauwezi kuonekana kabisa. Alama za udongo huonekana wakati udongo wa rangi tofauti unapokuja juu ya uso baada ya shamba kulimwa. Alama za kivuli, kwa upande mwingine, zinaonyesha matuta ya mwanga na mashimo yenye vivuli virefu kwenye jua la chini, asubuhi au jioni. Kwa hiyo, ni muhimu kutathmini eneo si kwa picha moja, lakini kwa picha nyingi katika misimu na nyakati tofauti; AI huharakisha ulinganisho huu wa mara nyingi.
Faida ya LiDAR ni kwamba kwa kiasi kikubwa inashinda utegemezi wa hali hii: kwa kuwa inapima moja kwa moja topografia ya uso, haitegemei sana msimu wa mimea na inaweza kuona sehemu ya chini ya msitu. Hata hivyo, wakati wa kuzalisha "mfano wa ardhi tupu" katika LiDAR, ikiwa chujio cha mimea ni fujo sana, kinaweza kufuta matuta halisi, na ikiwa ni laini sana, inaweza kupotosha miti kwa miundo; Maamuzi haya ya kichujio yanahitaji usimamizi wa mtaalamu.
Kidokezo: Wakati wa kutathmini eneo, uliza "katika msimu gani, saa ngapi, na kwa njia gani?" Uliza swali kila wakati. Ikiwa hakuna ufuatiliaji katika picha moja, haimaanishi kuwa hakuna tovuti; Labda unaiangalia katika hali mbaya.
Jedwali la kulinganisha la njia
Mbinu
nini kuona
Mchango wa AI
mpaka
Upigaji picha wa satelaiti/angani
Athari za mmea / udongo
Uchanganuzi wa eneo pana
msimu, azimio
NDVI
Tofauti ya nguvu ya mimea
Kuangazia kovu
Inachanganya tofauti za asili
LiDAR
topografia ya uso
jiometri ya chini ya msitu
Hitilafu za vichungi vya mimea
Jiofizikia (GPR/sumaku)
muundo wa chini ya uso
Muundo usio wa kawaida
mitaa, polepole
Makosa ya kawaida
- Kukosea kwa ugunduzi. Ishara ni mgombea; Bila uthibitisho wa ardhi sio tovuti.
- Si kuondoa athari za asili/kisasa. Dolini, makovu ya kilimo na mabomba mara nyingi huonekana kama "miundo".
- Kutoa uratibu halisi kwa gari wazi. Hatari ya uporaji; Mahali ni mali ambayo lazima ilindwe.
- Kutegemea picha moja. Ufafanuzi haujakamilika bila misimu tofauti, mbinu tofauti na ardhi.
- Kusahau kiwango chanya cha uwongo. Ishara nyingi huja tupu; Hii ni kawaida, kusudi ni nyembamba.
Kwa muhtasari
Katika kuhisi kwa mbali, AI huokoa muda mwingi katika kuchanganua maeneo makubwa na kuashiria tovuti zinazowezekana. Lakini kila ishara ni dhana ambayo lazima ithibitishwe katika uwanja; athari za asili na za kisasa zinaondolewa kwa uangalifu; na muhimu zaidi, maeneo nyeti yanalindwa dhidi ya uporaji. AI inasema "tazama hapa"; Ardhi na mtaalam huamua kama "mahali hapa pamelindwa".
Jukumu la maombi
Chagua LiDAR ya ufikiaji wazi au picha ya setilaiti (kutoka eneo lako mwenyewe au kutoka kwa sampuli ya mkusanyiko wa data). Weka alama ya AI ya jiometri inayowezekana kwa kutumia kiolezo cha "Kuchanganua kwa njia isiyo ya kawaida", kisha uondoe maelezo ya asili/kisasa kwa kiolezo cha "Uondoaji wa Uongo". Rasimu ya mpango wa udhibiti wa ardhi kwa watahiniwa waliosalia na ujumuishe dokezo la usiri wa eneo.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilizingatia ishara za AI kuwa "wagombea", sio uvumbuzi.
- [ ] Nilijaribu kuondoa athari za asili na za kisasa.
- [ ] Nimepanga uthibitisho wa ardhi kwa watahiniwa wa kipaumbele.
- [ ] Niliacha maeneo nyeti nje ya gari lililo wazi na kuyatia ukungu kwenye matangazo.
- [ ] Nilizingatia kwamba kiwango cha chanya cha uongo kinaweza kuwa kikubwa.