Полное описание

Разработка методики автоматического выделения линеаментов на основе нейросетевого подхода / Г. А. Гришков, И. О. Нафигин, С. А. Устинов [и др.]. - DOI 10.31857/S0205961423060040. - Текст : непосредственный // Исследование Земли из космоса. - 2023. - N 6. - С. 86-97. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0205-9614.

ГРНТИ	УДК
38.17.03	551.243:528.7
28.23.37	004.032.26-049.8

Рубрики:
Тектонические структуры -- Дистанционные методы исследования
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): Keras -- tensorflow -- python -- разрывные нарушения -- геоинформационная система -- неотектоника -- линейные структуры -- цифровая модель рельефа -- нейронные сети -- линеаменты
Аннотация: Целью научной работы является изучение потенциала нейросетевых технологий в области извлечения линейных структур из цифровых моделей рельефа SRTM. Линейные структуры, также известные как линеаменты, играют важную роль при заверке известных разломов, выявлении разломно-трещинных структур, детализации каркаса разрывных нарушений, а также при разведке полезных ископаемых. Их точное и эффективное извлечение при решении обозначенных задач имеет принципиальное значение. Привлечение нейросетевых технологий дает ряд преимуществ перед последовательными алгоритмами, включая возможность поиска универсальных критериев для выделения линеаментов на основе обучающей выборки. В работе рассматривается комплексная инновационная методология, включающая несколько ключевых этапов. Первый этап является авторским методом подготовки данных, который помогает обеспечить качество обучающей выборки и минимизировать влияние шума. Второй этап заключается в разработке алгоритма векторизации результатов работы нейронной сети, позволяющего легко экспортировать результаты (линеаменты) в географическую информационную систему (ГИС). Третий этап обеспечивает метод минимизации шумовой составляющей обучающей выборки и оптимизации выбора синаптических весовых коэффициентов путем дообучения нейронной сети с использованием смоделированных данных, отражающих различные условия локализации линеаментов. Для верификации полученных результатов проведено пространственное сравнение линейных структур, извлеченных нейронной сетью, и линеаментов, выделенных оператором. Результаты этого сравнения демонстрируют высокий потенциал предложенного подхода и показывают, что использование нейросетевых технологий является актуальным и перспективным подходом для решения задачи извлечения линейных структур из цифровых моделей рельефа. Сделаны положительные выводы о целесообразности использования полученных результатов для их практического применения в области наук о Земле.
Доп. точки доступа:
Гришков, Георгий Андреевич
Нафигин, Игорь Олегович
Устинов, Степан Андреевич
Петров, Вадим Александрович
Минаев, Василий Александрович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -216330-116303)

Шифр в сводном ЭК: eb2fe79f054d7e3515dd87ec6769b8ce

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽