Компьютерное зрение в геологии: новое определение наук о Земле

Выявление ранних признаков изменений в ландшафте, будь то сдвиги горных пород, незначительные движения поверхности или изменения рельефа, является ключевой частью геологических исследований. Традиционно геологи полагались на полевые работы и ручной анализ для наблюдения и интерпретации этих изменений. 

Несмотря на свою эффективность, эти методы могут занимать много времени и быть ограниченными, когда речь идет об обнаружении незначительных закономерностей на больших территориях. Для поддержки и улучшения этих усилий геологи все чаще полагаются на технологии на основе ИИ, такие как компьютерное зрение.

Компьютерное зрение, или Vision AI, позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из реального мира. Одной из основных причин использования Vision AI в геологии является быстро растущий объем визуальных данных и их усложнение. 

Спутники ежедневно отправляют тысячи изображений, дроны снимают подробные виды больших территорий, а исследователи в лабораториях создают микроскопические изображения высокого разрешения крошечных образцов горных пород. В совокупности это создает огромный объем визуальных данных. Компьютерное зрение упрощает сортировку всей этой информации и поиск полезных и содержательных закономерностей.

Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, можно использовать для анализа спутниковых снимков, видеоматериалов с дронов и лабораторных визуализаций в геологии. Анализ такого типа помогает решать такие задачи, как определение типов горных пород, картирование рельефа и мониторинг изменений местности с течением времени.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение в геологии помогает исследователям глубже понять нашу планету. Давайте начнем!

Роль ИИ и компьютерного зрения в геологии

Прежде чем мы углубимся в различные применения компьютерного зрения в геологии, давайте сделаем шаг назад, чтобы понять, как Vision AI вписывается в эту область и где он больше всего необходим.

Визуальные данные, собранные геологами, часто необходимо быстро и точно анализировать для поддержки исследований и принятия решений. Эти данные могут выявить важные геологические закономерности. Даже очень небольшие изменения в ландшафте или структуре горных пород могут быть ранними признаками более крупных сдвигов.

Например, мелкие трещины на поверхности склона могут сигнализировать о ранней неустойчивости склона и возможности оползней. Компьютерное зрение может быстро и надежно выявлять эти незначительные изменения, которые трудно обнаружить вручную.

‍

Вот еще несколько способов, которыми ИИ и компьютерное зрение в настоящее время используются в геологии:

• Обнаружение геологических особенностей: Системы искусственного интеллекта на основе машинного зрения могут автоматически идентифицировать определенные геологические особенности на изображениях, такие как кратеры, следы оползней и различные типы горных пород. Это значительно ускоряет такие процессы, как геологическое картирование и оценка рисков.
  ‍
• Классификация изображений: Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут анализировать аэрофотоснимки и классифицировать регионы на основе растительного покрова, подповерхностных структур или типов почвы, помогая геологам лучше понимать состав и использование земель.

• Отслеживание изменений: Сравнивая изображения, сделанные в разное время, AI-системы могут обнаруживать изменения на поверхности Земли, такие как движение ледников, береговую эрозию или смещение вулканических образований, предлагая ценную информацию об изменениях окружающей среды.
  ‍
• Прогнозирование опасностей: Компьютерное зрение в сочетании с глубоким обучением поддерживает анализ спутниковых снимков и других визуальных данных для обнаружения ранних признаков стихийных бедствий, повышая точность прогнозов таких событий, как оползни и извержения вулканов.

Типы визуальных данных, используемых в геологических исследованиях

Различные типы визуальных данных позволяют геологам получить более четкое представление о том, что происходит как на поверхности, так и под землей. Вот некоторые из основных типов визуальных данных, используемых в геологии, и то, как каждый из них способствует нашему пониманию планеты:

• Спутниковые снимки: Спутники, вращающиеся вокруг Земли, обеспечивают широкий обзор поверхности планеты. Анализируя изображения, собранные с течением времени, геологи могут отслеживать состояние растительности и наблюдать за развитием стихийных бедствий, таких как наводнения.
  ‍
• Материалы с дронов: Дроны снимают изображения и видео местности с высоким разрешением, а при оснащении такими инструментами, как LiDAR (Light Detection and Ranging), они могут создавать подробные карты поверхности, которые облегчают выявление локальных опасностей и отслеживание изменений, вызванных деятельностью человека.
  ‍
• Микроскопические изображения: Увеличенные изображения образцов горных пород и минералов раскрывают мельчайшие детали их состава и структуры, позволяя геологам понять, как эти породы формировались и изменялись с течением времени.
  ‍
• Тепловые изображения: Тепловые изображения, полученные с помощью инфракрасных датчиков на дронах или спутниках, обнаруживают тепловые картины на поверхности Земли, которые могут помочь выявить геотермальную активность, вулканические горячие точки или даже поток грунтовых вод.

‍

Применение компьютерного зрения в геологии

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание типов визуальных данных, с которыми работают геологи, и того, как компьютерное зрение может помочь в их анализе, давайте рассмотрим несколько интересных применений компьютерного зрения в геологии, которые демонстрируют его потенциал для улучшения исследований и открытий.

Использование ИИ для мониторинга вулканической активности

Перед извержением вулкана часто наблюдаются ранние признаки, такие как изменения температуры поверхности, выброс газов или небольшие движения в земле. Эти признаки может быть трудно заметить, особенно в отдаленных районах.

Модели компьютерного зрения в настоящее время используются для анализа спутниковых и тепловых изображений для более эффективного мониторинга вулканической активности. Эти системы могут измерять высоту и температуру пепловых шлейфов, обнаруживать тепло на поверхности вулкана и замечать небольшие изменения в его форме — сигналы, которые могут означать приближение извержения.

Интересным примером этого является проект DeepCube H2020, в котором используются методы компьютерного зрения, такие как классификация изображений и сегментация экземпляров, для анализа данных Synthetic Aperture Radar (SAR). SAR — это тип спутниковой съемки, в котором вместо света используется радар, что позволяет получать подробные изображения поверхности Земли независимо от погодных условий или времени суток. 

Сравнивая SAR-изображения, полученные с течением времени, система может обнаруживать небольшие движения грунта вблизи вулканов, которые могут сигнализировать о ранних признаках беспокойства. Это исследование помогло разработать Pluto, глобальную систему оповещения на основе ИИ, которая отслеживает вулканы и отправляет ранние предупреждения при обнаружении признаков активности.

‍

Классификация горных пород с помощью машинного обучения и Vision AI

Представьте себе горнодобывающую компанию, оценивающую новую площадку для разведки ресурсов. Прежде чем начать бурение, геологам обычно необходимо определить типы горных пород в этом районе, чтобы оценить как минеральный потенциал, так и любые риски для безопасности. Традиционно это включает в себя сбор физических образцов и их анализ вручную — метод, который не только отнимает много времени, но и в значительной степени зависит от экспертной оценки.

С помощью машинного обучения и компьютерного зрения этот процесс становится быстрее и объективнее. Изображения образцов горных пород с высоким разрешением захватываются и анализируются обученными моделями, которые могут распознавать закономерности в текстуре, цвете и структуре зерна, используя задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.

Эти модели обучаются на тысячах размеченных изображений горных пород, поэтому они могут быстро и точно идентифицировать новые образцы самостоятельно. Это ускоряет принятие решений на местах и снижает потребность в обширной ручной работе, делая разведку более эффективной и последовательной.

Обнаружение линий разломов с использованием компьютерного зрения

Идентификация линий разломов и трещин в горных породах традиционно требовала обширных полевых работ. Сегодня модели компьютерного зрения могут анализировать спутниковые и аэрофотоснимки для автоматического обнаружения этих объектов с высокой точностью. Выявляя линейные закономерности, указывающие на линии разломов, эти модели помогают создавать подробные карты геологических зон риска.

Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, поддерживающие такие задачи, как сегментация экземпляров, могут использоваться для обнаружения трещин, разломов и линий разломов на изображениях поверхности. Эти модели могут идентифицировать даже небольшие трещины в горных породах или почве, что улучшает геологическое картирование и обеспечивает более безопасное планирование строительства или бурения в сейсмоопасных районах.

‍

Преимущества и недостатки использования компьютерного зрения в геологии

Компьютерное зрение преобразует геологические рабочие процессы, от идентификации минералов до более глубокого понимания того, что находится под поверхностью. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые оно привносит в эту область:

• Интеграция с дистанционным зондированием: Vision AI может работать совместно со спутниковыми и аэрофотоснимками для оценки местности, структурной геологии или экологических условий на больших территориях.
  ‍
• Неразрушающий контроль: Анализ на основе компьютерного зрения является неинвазивным, сохраняя целостность ценных или хрупких образцов.
  ‍
• Масштабируемость: После обучения модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, можно использовать для быстрой и последовательной обработки огромных объемов данных на разных участках.

Однако, несмотря на свои преимущества, применение компьютерного зрения в геологии также сопряжено с некоторыми проблемами, которые следует учитывать:

• Интерпретируемость: Многие модели компьютерного зрения работают как «черные ящики», что затрудняет объяснение того, как принимаются решения.
  ‍
• Постоянное обслуживание: По мере развития геологических данных модели необходимо регулярно обновлять и переобучать, чтобы они оставались эффективными и актуальными.

• Экологические ограничения: На оптические изображения, используемые при дистанционном зондировании, могут влиять такие факторы, как облачность, условия освещения или поверхностные препятствия, что может снизить производительность модели.

Основные выводы

Компьютерное зрение становится эффективным инструментом, который меняет способы проведения геологических исследований и прикладных работ. От мониторинга вулканической активности до обнаружения ранних признаков оползней, инструменты на основе Vision AI помогают геологам улучшить результаты исследований и стратегии реагирования на стихийные бедствия.

Заглядывая в будущее, по мере развития ИИ и интеграции большего количества данных с различных датчиков, мы можем ожидать разработки более надежных систем, предназначенных для использования в реальных полевых условиях. Компьютерное зрение, вероятно, станет основным компонентом геологических практик, повышая эффективность и точность в широком спектре применений.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении в действии. Если вам интересно, как ИИ применяется в различных отраслях, посетите нашу страницу решений, чтобы ознакомиться с реальными примерами использования — от компьютерного зрения в производстве до ИИ в здравоохранении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и сделайте первый шаг к созданию решений с использованием компьютерного зрения уже сегодня.