ГЦ РАН, ул. Молодежная, д. 3, г. Москва, 119296. Тел.: +7 495 930-05-46, факс: +7 495 930-05-06, имейл: gcras@gcras.ru Телеграм ВКонтакте
Дата публикации: 26 марта 2025 г. Т.М. Кудрявцева

26 марта 2025 г. в формате онлайн состоялся Научный семинар ГЦ РАН. Младший научный сотрудник лаборатории геоинформатики и геомагнитных исследований Геофизического центра РАН Иван Александрович Лисенков представил доклад «Многопараметрический анализ пространственного распределения геолого-геофизических параметров методами машинного обучения и оптимизация фотоизображений».

В рамках доклада были рассмотрены методы многопараметрического анализа пространственного распределения геолого-геофизических данных с применением алгоритмов машинного обучения. Многопараметрический анализ – это метод исследования, основанный на одновременном учете и обработке множества параметров для выявления скрытых закономерностей, взаимосвязей и тенденций в данных, а также для оценки их прогностических свойств. В геолого-геофизических исследованиях многопараметрический анализ позволяет интегрировать различные типы данных, такие как сейсмические, гравиметрические, магнитные, геохимические и спутниковые измерения, для более точного моделирования и интерпретации природных процессов. Предложенный подход направлен на решение актуальных геофизических задач, таких как распознавание мест возможного возникновения сильных землетрясений, оценка наличия признаков геотермальных резервуаров и полезных ископаемых по косвенным геоданным, поиск пространственных корреляций в геофизических полях, геологических структурах и геотектонических процессах и др.

Для корректного функционирования моделей машинного обучения требуется достаточный объем размеченных количественных данных. В докладе рассматривались алгоритмы консолидации информации из различных источников и форматов (векторные, растровые, неструктурированные данные), обеспечивающие приведение данных к единому формату, формализацию геопространственных характеристик и их трансформацию в количественные векторы. Практическая апробация разработанных методов была проведена на примере формирования консолидированного набора данных для восточного сектора Российской Арктики. Итоговый массив данных опубликован в открытом доступе и может быть использован исследователями для дальнейшего анализа.

Рассматривался типовой процесс проведения многопараметрического анализа с применением моделей машинного обучения, таких как линейные и полиномиальные модели регрессии, алгоритмы деревьев решений, включая случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (XGBoost), свёрточные нейронные сети (CNN), метод K-средних (K-Means), метод главных компонент (PCA) и др. В рамках доклада был представлен краткий обзор полученных результатов проведенного анализа консолидированного набора данных восточного сектора Российской Арктики с использованием всех перечисленных моделей.

Во второй части доклада были рассмотрены современные технологии компьютерного зрения (Computer Vision) для оптимизации и улучшения качества фотоизображений. Значительная часть геолого-геофизической информации сохранена в виде изображений. Проведение обработки и оптимизации качества данных изображений может быть важным этапом подготовки и консолидации данных для проведения многопараметрического анализа геопространственных данных.

[Закрытая часть сайта]
[Личный кабинет]


Новости
9 мая 2025 г. Поздравляем с Днем Победы в Великой Отечественной войне!

7 мая 2025 г. Данные геомагнитной обсерватории «Климовская» помогли получить новые знания о влиянии геомагнитной активности на здоровье.

29 апреля 2025 г. Геофизический центр Российской академии наук объявляет конкурс на замещение вакантной должности.

28 апреля 2025 г. Сотрудники ГЦ РАН приняли участие в мероприятиях в рамках выездного заседания Научного совета РАН по изучению Арктики и Антарктики.

25 апреля 2025 г. 23 апреля 2025 года главный научный сотрудник ГЦ РАН д.г.-м.н. Ю. В. Ростовцева выступила с лекцией в рамках научного семинара для специалистов разных направлений ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг».

25 апреля 2025 г. 20 апреля 2024 года успешно завершилась экспедиция в Надымский район Ямало-Ненецкого автономного округа, в ходе которой сотрудники ГЦ РАН выполнили комплекс геофизических и геодезических измерений.

Архив
Скачать брошюру ГЦ РАН:
Версия для чтения
Журнал "Russian Journal of Earth Sciences"
Журнал "Вестник Отделения наук о Земле РАН"
Аналитический центр геомагнитных данных
Мировой центр данных по физике твердой Земли
Мировой центр данных по солнечно-земной физике
Интеллектуальная ГИС "Данные наук о Земле по территории России"
Аналитическая ГИС для комплексного изучения, прогнозирования и оценки стратегического сырья России