CNN for image super-resolution of airborne magnetic data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aeromagnetic surveys have long been a cost-effective tool in mineral exploration, providing data for identifying geological features that are critical for the formation of ore deposits. Many countries have large portions of their territories covered by legacy low-resolution (LR) aeromagnetic surveys, with line spacing varying from 500 m to a few km. In recent years, technological advancements have improved navigation tools, as well as airborne magnetic data acquisition systems, facilitating the acquisition of high-resolution (HR) aeromagnetic data, with line spacing of 200 m or less. These HR maps, however, often cover smaller areas due to the necessity of closer flight paths and associated higher costs. Although older surveys generally offer more extensive coverage, their lower resolution creates difficulties for geological interpretation. To overcome this dilemma, we developed a super-resolution network architecture making use of sub-pixel convolution techniques capable of converting LR to HR aeromagnetic data. Our training and predicting pipeline differ from what is commonly used in aeromagnetic convolutional neural networks applications in two main aspects. First, it samples training data from the full maps, accommodating missing values in the process. Second, being fully convolutional, its capability to generate predictions for data of different sizes than those used during training is only constrained by hardware capacity. We experimented the network using LR (pixel size of 150 m) and HR (50 m) aeromagnetic data acquired over the Ontario province, Canada, evaluating its performance using the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and R2. We found our architecture to be easy to train, providing robust results across a variety of loss functions. However, it showed weakness in recovering highfrequency components of the HR data. Compared to bicubic interpolation, our approach consistently shows better PSNR (up to +0.52 on the test set) and R2 (up to +0.03) values, as well maps with higher resolution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».