Solving the tasks of subsurface resources management in GIS RAPID environment

Purpose. Solving the tasks of subsurface resources management based on the created GIS RAPID geoinformation technology. Methods. Close spatial relationships of lineament network characteristics and earthquake epicenters were detected in 3 seismically active areas located in the mountainous regions of Central Europe. Digital elevation models (DEM) based on ASTER satellite surveys and earthquake epicenter data were used. The nature of spatial relationship of lineament network and vein ore objects was studied in the territory of Congo DR, in the Lake Kivu area using space imagery. Gold ore objects were searched and forecasted in Uzbekistan in the site of Jamansai Mountains. High- resolution imagery from QuickBird 2 satellite, geophysical field surveys, geological and geochemical data were used. Findings. It was found that a significant number of epicenters are located in areas of high concentration of “non-standard” azimuths lineaments – from 27 to 34% of the total number of lineaments. It was revealed that 59.6% of the epicenters are located within 10% of sites with the highest values of complex deformation maps; 50% of the areas with the highest values of these maps contain, on average, 89% of all earthquake epicenters. It was found that satellite image lineament concentration maps with “non-standard” azimuths reflect the spatial relationship with known deposits much better than the concentration map of all lineaments. It was detected that the total area of gold ore objects perspective sites is about 20 km2. Originality. The use of GIS RAPID in a number of earth’s crust areas has allowed to establish new regularities linking the networks of physical field and landscape lineament characteristics with ore bodies and earthquake epicenters localization. Practical implications. A new technology has been developed for solving geological forecasting and prospecting problems. The technology can be used to solve a wide range of practical problems, especially in difficult geological conditions when searching for deep objects weakly presented in external fields and landscape.Мета. Рішення задач надрокористування на базі створеної геоінформаційної технології ГІС РАПІД. Методика. Виявлення тісних просторових взаємозв’язків різноманітних характеристик мереж лінеаментів і епіцентрів землетрусів проводилося у 3 сейсмоактивних ділянках, розташованих в гірських районах Центральної Європи. Використовувалися цифрові моделі рельєфу (DEM), побудовані за зйомками зі супутника ASTER і дані по епіцентрах землетрусів. Дослідження характеру просторового взаємозв’язку мережі лінеаментів і жильних рудних об’єктів проводилися на території Демократичної Республіки Конго, в районі озера Ківу із використанням космічних зйомок. Дослідження пошуку та прогнозу золоторудних об’єктів виконувалися в Узбекистані на ділянці Джамансайскіх гір. Використовувалися високоточні космічні зйомки зі супутника QuickBird 2, зйомки геофізичних полів, геологічні та геохімічні дані. Результати. Виявлено, що значна частина епіцентрів приурочена саме до ділянок підвищеної концентрації лінеаментів “нестандартних” азимутів, складаючи від 27 до 34% загального числа лінеаментів. Встановлено, що 59.6% епіцентрів знаходяться всередині 10% території ділянок, що володіють найвищими значеннями комплексних карт деформацій; 50% території з найвищими значеннями цих карт вміщають, в середньому, 89% усіх епіцентрів землетрусів. Визначено, що карти концентрації лінеаментів космознімків з “нестанартними” азимутами значно краще відображають просторовий взаємозв’язок з відомими родовищами у порівнянні з картою концентрації всіх лінеаментів. Встановлено, що сумарна площа перспективних ділянок золоторудних об’єктів склала близько 20 км2. Наукова новизна. Застосування ГІС РАПІД на ряді ділянок земної кори дозволило встановити нові закономірності, що зв’язують характеристики мережі лінеаментів фізичних полів і ландшафту з локалізацією рудних тіл та епіцентрів землетрусів. Практична значимість. Розроблено нову технологію рішення прогнозних і пошукових геологічних завдань, яка може застосовуватися для вирішення широкого кола практичних задач, особливо у складних геологічних умовах при пошуках глибокозалягаючих об’єктів, що слабо виявляються в зовнішніх полях і ландшафті.Цель. Решения задач недропользования на базе созданной геоинформационной технологии ГИС РАПИД. Методика. Выявление тесных пространственных взаимосвязей разнообразных характеристик сетей линеаментов и эпицентров землетрясений проводилось в 3 сейсмоактивных участках, расположенных в горных районах Центральной Европы. Использовались цифровые модели рельефа (DEM), построенные по съемкам со спутника ASTER, и данные об эпицентрах землетрясений. Исследования характера пространственной взаимосвязи сети линеаментов и жильных рудных объектов проводились на территории Демократической Республики Конго, в районе озера Киву с использованием космических съемок. Исследования поиска и прогноза золоторудных объектов выполнялись в Узбекистане на участке Джамансайских гор. Использовались высокоточные космические съемки со спутника QuickBird 2, съемки геофизических полей, геологические и геохимические данные. Результаты. Выявлено, что значительная часть эпицентров приурочена именно к участкам повышенной концентрации линеаментов “нестандартных” азимутов, составляя от 27 до 34% общего числа линеаментов. Установлено, что 59.6% эпицентров находятся внутри 10% территории участков, обладающих наивысшими значениями комплексных карт деформаций; 50% территории с наивысшими значениями этих карт вмещают, в среднем, 89% всех эпицентров землетрясений. Определено, что карты концентрации линеаментов космоснимков с “нестанартными” азимутами значительно лучше отражают пространственную взаимосвязь с известными месторождениями по сравнению с картой концентрации всех линеаментов. Установлено, что суммарная площадь перспективных участков золоторудных объектов составила около 20 км2. Научная новизна. Применение ГИС РАПИД на ряде участков земной коры позволило установить новые закономерности, связывающие характеристики сети линеаментов физических полей и ландшафта с локализацией рудных тел и эпицентров землетрясений. Практическая значимость. Разработана новая технология решения прогнозных и поисковых геологических задач, которая может применяться для решения широкого круга практических задач, особенно в сложных геологических условиях при поисках глубокозалегающих объектов, слабо проявляющихся во внешних полях и ландшафте.The work is performed as a part of planned research of the geoinformation systems department of the Dnipro University of Technology. The results are obtained without any financial support of grants and research projects. The authors express appreciation to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work

Classification of airborne laser scanning point clouds based on binomial logistic regression analysis

This article presents a newly developed procedure for the classification of airborne laser scanning (ALS) point clouds, based on binomial logistic regression analysis. By using a feature space containing a large number of adaptable geometrical parameters, this new procedure can be applied to point clouds covering different types of topography and variable point densities. Besides, the procedure can be adapted to different user requirements. A binomial logistic model is estimated for all a priori defined classes, using a training set of manually classified points. For each point, a value is calculated defining the probability that this point belongs to a certain class. The class with the highest probability will be used for the final point classification. Besides, the use of statistical methods enables a thorough model evaluation by the implementation of well-founded inference criteria. If necessary, the interpretation of these inference analyses also enables the possible definition of more sub-classes. The use of a large number of geometrical parameters is an important advantage of this procedure in comparison with current classification algorithms. It allows more user modifications for the large variety of types of ALS point clouds, while still achieving comparable classification results. It is indeed possible to evaluate parameters as degrees of freedom and remove or add parameters as a function of the type of study area. The performance of this procedure is successfully demonstrated by classifying two different ALS point sets from an urban and a rural area. Moreover, the potential of the proposed classification procedure is explored for terrestrial data

Tile2Vec: Unsupervised representation learning for spatially distributed data

Geospatial analysis lacks methods like the word vector representations and pre-trained networks that significantly boost performance across a wide range of natural language and computer vision tasks. To fill this gap, we introduce Tile2Vec, an unsupervised representation learning algorithm that extends the distributional hypothesis from natural language -- words appearing in similar contexts tend to have similar meanings -- to spatially distributed data. We demonstrate empirically that Tile2Vec learns semantically meaningful representations on three datasets. Our learned representations significantly improve performance in downstream classification tasks and, similar to word vectors, visual analogies can be obtained via simple arithmetic in the latent space.Comment: 8 pages, 4 figures in main text; 9 pages, 11 figures in appendi

DeepWheat: Estimating Phenotypic Traits from Crop Images with Deep Learning

In this paper, we investigate estimating emergence and biomass traits from color images and elevation maps of wheat field plots. We employ a state-of-the-art deconvolutional network for segmentation and convolutional architectures, with residual and Inception-like layers, to estimate traits via high dimensional nonlinear regression. Evaluation was performed on two different species of wheat, grown in field plots for an experimental plant breeding study. Our framework achieves satisfactory performance with mean and standard deviation of absolute difference of 1.05 and 1.40 counts for emergence and 1.45 and 2.05 for biomass estimation. Our results for counting wheat plants from field images are better than the accuracy reported for the similar, but arguably less difficult, task of counting leaves from indoor images of rosette plants. Our results for biomass estimation, even with a very small dataset, improve upon all previously proposed approaches in the literature.Comment: WACV 2018 (Code repository: https://github.com/p2irc/deepwheat_WACV-2018

Geospatial Information Research: State of the Art, Case Studies and Future Perspectives

Geospatial information science (GI science) is concerned with the development and application of geodetic and information science methods for modeling, acquiring, sharing, managing, exploring, analyzing, synthesizing, visualizing, and evaluating data on spatio-temporal phenomena related to the Earth. As an interdisciplinary scientific discipline, it focuses on developing and adapting information technologies to understand processes on the Earth and human-place interactions, to detect and predict trends and patterns in the observed data, and to support decision making. The authors – members of DGK, the Geoinformatics division, as part of the Committee on Geodesy of the Bavarian Academy of Sciences and Humanities, representing geodetic research and university teaching in Germany – have prepared this paper as a means to point out future research questions and directions in geospatial information science. For the different facets of geospatial information science, the state of art is presented and underlined with mostly own case studies. The paper thus illustrates which contributions the German GI community makes and which research perspectives arise in geospatial information science. The paper further demonstrates that GI science, with its expertise in data acquisition and interpretation, information modeling and management, integration, decision support, visualization, and dissemination, can help solve many of the grand challenges facing society today and in the future

Improving the potential of pixel-based supervised classification in the absence of quality ground truth data

The accuracy of classified results is often measured in comparison with reference or “ground truth” information. However, in inaccessible or remote natural areas, sufficient ground truth data may not be cost-effectively acquirable. In such cases investigative measures towards the optimisation of the classification process may be required. The goal of this paper was to describe the impact of various parameters when applying a supervised Maximum Likelihood Classifier (MLC) to SPOT 5 image analysis in a remote savanna biome. Pair separation indicators and probability thresholds were used to analyse the effect of training area size and heterogeneity as well as band combinations and the use of vegetation indices. It was found that adding probability thresholds to the classification may provide a measure of suitability regarding training area characteristics and band combinations. The analysis illustrated that finding a balance between training area size and heterogeneity may be fundamental to achieving an optimum classified result.Furthermore, results indicated that the addition of vegetation index values introduced as additional image bands could potentially improve classified products and that threshold outcomes could be used to illustrate confidence levels when mapping classified results