raining Super-Resolution deep learning algorithms for high resolution aeromagnetic maps generation from low resolution aeromagnetic maps.
Notice bibliographique
Résumé
The province of Quebec (Canada) is regarded as the principal mining Province of Canada due to its substantial exploitable reserves and the significant contribution of its mineral production to the national GDP. Nevertheless, Vast areas, such as northern Quebec, remain insufficiently covered in terms of geoscientific data, limiting the understanding of their mineral exploration potential.Aeromagnetic data are widely employed for large-scale reconnaissance to map geological structures and guide geologists in identifying exploration targets or defining new prospects. However, the only data that covers the entire area are low-resolution aeromagnetic data, with high-resolution datasets being sporadically available. This low resolution restricts the interpretability of regional data, as certain geological structures remain hidden by coarse sampling intervals. To enhance geological mapping, it is imperative to improve the resolution of aeromagnetic data to reveal structures such as faults, lineaments, and lithological boundaries that are otherwise undetectable in low-resolution geophysical signatures. While acquiring high-resolution data is an ideal solution, the high costs and vast territorial coverage required render this approach challenging in the short term. As an alternative, the advent of artificial intelligence (AI), particularly deep learning, offers promising avenues for exploration. In this study, we adapted and retrained 4 super-resolution deep learning algorithms to generate high resolution aeromagnetic maps from low resolution ones. To avoid bias due to spatial correlation, we split the data sets into a training set covering the southern part of Québec and validation being the Northern part. Each of the AI codes were trained on the same datasets leading to optimal hyperparameters for each algorithm. The AI-generated results for all the 4 algorithms successfully reconstruct high-resolution regional aeromagnetic maps in the training sets compared to measured high resolution data providing reliable high resolution maps for geological mapping. Finally, we generated four high resolution aeromagnetic maps for entire Province including the northern part. This innovative approach holds the potential to revolutionize geophysical exploration, facilitating the discovery of untapped natural resources in underexplored areas
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».