Convolutional neural networks applied to the interpretation of lineaments in aeromagnetic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Parameter estimation in aeromagnetics is an important tool for geologic interpretation. Due to aeromagnetic data being highly prevalent around the world, it can often be used to assist in understanding the geology of an area as a whole or for locating potential areas of further investigation for mineral exploration. Methods that automatically provide information such as the location and depth to the source of anomalies are useful to the interpretation, particularly in areas where a large number of anomalies exist. Unfortunately, many current methods rely on high-order derivatives and are therefore susceptible to noise in the data. Convolutional neural networks (CNNs) are a subset of machine-learning methods that are well-suited to image processing tasks, and they have been shown to be effective at interpreting other geophysical data, such as seismic sections. Following several similar successful approaches, we have developed a CNN methodology for estimating the location and depth of lineament-type anomalies in aeromagnetic maps. To train the CNN model, we used a synthetic aeromagnetic data modeler to vary the relevant physical parameters, and we developed a representative data set of approximately 1.4 million images. These were then used for training classification CNNs, with each class representing a small range of depth values. We first applied the model to a series of difficult synthetic data sets with varying amounts of noise, comparing the results against the tilt-depth method. We then applied the CNN model to a data set from northeastern Ontario, Canada, that contained a dike with known depth that was correctly estimated. This method is shown to be robust to noise, and it can easily be applied to new data sets using the trained model, which has been made publicly available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».