机器学习能揭示人类看不见的地质吗?

avatar 2019-10-1222:14:43 评论 19

 

要在植被茂密、陡峭而崎岖的地形中确定地质特征几乎是不可能的。像激光雷达这样的图像可以帮助研究人员看透树木的覆盖区域,但是细微的地形往往会被人类的眼睛忽略。

最近,一组科学家已经利用机器学习的力量来识别隐藏的地质特征。具体来说,科学家们正在识别以前未被识别的洞穴入口,这些入口很难在图像中看到,也很难在地面上进入。

这项新研究的主要作者、德克萨斯大学奥斯汀分校的博士生Leila Donn在凤凰城举行的美国地质学会(Geological Society of America)年会上介绍了她的研究结果。

这项研究的灵感部分来自郁郁葱葱、难以进入的热带森林地区。该研究的合著者Timothy Beach表示:“我们意识到,有必要让激光雷达覆盖我们的热带雨林深处。”“激光雷达图像已经揭示了大量的考古学工作,但我们也知道它们可以显示很多新的地质学和很多新的人类与环境的相互作用。”

这个项目的灵感也来自Donn自己的野外经历。在帮助同事寻找危地马拉的洞穴入口时,他们会找到一个在激光雷达图像上看起来很有希望的地点,然后花一整天的时间徒步前往那个地点。“这真的很有趣,但真的,真的是劳动密集型,”多恩说。有时,他们一天的徒步旅行会到达一个完全不是洞穴的地方——这是一个令人沮丧的情况。“当我们在做这个的时候,我想,‘如果我们可以用机器学习来做这个呢?’”她解释说,研究人员不是用眼睛来识别可能的位置,而是用电脑来识别,找出最有希望的位置。

为了测试机器学习是否能帮助他们缩小研究范围到有趣的地理位置,多恩和比奇将研究重点放在了伯利兹西北部一个植被繁茂、交通不便的地区。他们集中精力在森林深处寻找尚未被发现的洞穴入口。

利用从类似地点收集的激光雷达图像和洞穴图,Donn绘制了已知洞穴入口的位置,以及不是洞穴的地点。然后,她收集了有关地形的信息,包括坡度、地形粗糙度和到溪流的距离。这些信息被编辑成一个电子表格,并输入到机器学习中,作为一种“教计算机如何预测什么是洞穴,什么不是,”Donn说。

今年夏天,多恩在丛林中开辟出了地面真相,这里的洞穴被机器学习识别出来。她证实了在这片风景中确实存在一些之前未被绘制的洞穴入口,包括一个非常大的惊喜。

“我们发现的最酷的东西是一个塌陷的洞穴,”Donn说。她说,这一发现是在艰难地穿过茂密的植被后发现的。尽管它有60米长,30米宽,35米深,“你只有站在上面才能看到它,”她说。

当她回到实验室时,多恩说她重新用激光雷达观察洞穴入口是否会从图像中跳出来。“当我回到那个地方,看着激光雷达,它是可见的,”她说,但她指出,如果不知道它在那里,她可能不会认出它是一个洞穴入口。“程序为我找到了它。”

Donn说,她的机器学习还可以找出小得多的洞穴。“其中一个是一个小洞穴,入口可能有一米半长,只有30英尺深。”在激光雷达上,较小的洞穴用肉眼是看不见的。

Donn说,她的程序可以用于地质研究,比如发现和研究未发现的洞穴。但她也看到了其他学科的应用,如考古学、森林管理、城市发展和土地管理。她说:“我看到了学术之外的未来。”

“莱拉所做的是在历史和地球科学的未来之间建立一种令人兴奋的联系,”比奇说。像这样的一个项目,他说,“来自于进入我们大多数人无法进入的非常困难的地方的能力,以及让机器学习如何去做的创造性角度。”

 

来源:ScienceDaily

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