Delineation of groundwater potential zones by means of ensemble tree supervised classification methods in the Eastern Lake Chad basin

This paper presents a machine learning method to map groundwater potential in crystalline domains. First, a spatially-distributed set of explanatory variables for groundwater occurrence is compiled into a geographic information system. Twenty machine learning classifiers are subsequently trained on a sample of 488 boreholes and excavated wells for a region of eastern Chad. This process includes collinearity, cross-validation, feature elimination and parameter fitting routines. Random forest and extra trees classifiers outperformed other algorithms (test score > 0.80, balanced score > 0.80, AUC > 0.87). Fracture density, slope, SAR coherence (interferometric correlation), topographic wetness index, basement depth, distance to channels and slope aspect proved the most relevant explanatory variables. Three major conclusions stem from this work: (1) using a large number of supervised classification algorithms is advisable in groundwater potential studies; (2) the choice of performance metrics constrains the relevance of explanatory variables; and (3) seasonal variations from satellite images contribute to successful groundwater potential mapping

GEODIVULGAR: Geología y Sociedad

Fac. de Ciencias GeológicasFALSEsubmitte

Cartografía de potencialidad hidrogeológica mediante técnicas de Big Data: aplicación al acuífero del Campo de Montiel

Las técnicas de Big-Data son un campo aún novedoso en el campo de las geociencias y de las aguas subterráneas. La aplicación de esta nueva metodología, sobre todo en países en vías de desarrollo, podría incrementar la tasa de éxito de las perforaciones y aumentar el rendimiento de los pozos. Puesto que la metodología está todavía en proceso de mejora, en este trabajo se ha planteado una validación inversa, es decir, a partir de una región bien conocida como es la Masa de Agua Subterránea (MASb) del Campo de Montiel, comparar los resultados que se obtengan con el software MLMapper con las informaciones ya existentes sobre la zona. La MASb del Campo de Montiel tiene una superficie de aproximadamente 2500 km2. Es un acuífero libre formado principalmente por el conjunto carbonático de calizas y dolomías del Lías Inferior, que aparece muy fisurado y karstificado. En este trabajo se han utilizado seis variables explicativas: litologías, red de fracturas, pendiente, vigor de la vegetación, transmisividad y espesor saturado. Los resultados obtenidos muestran una alta potencialidad hidrogeológica en toda la MASb del Campo de Montiel, salvo en aquellos sectores en los que afloran los materiales impermeables del Keuper que funcionan como muro impermeable del acuífero. Estos resultados no coinciden exactamente con la realidad, ya que en la zona septentrional del acuífero las perforaciones no han sido exitosas según algunos autores. Una de las causas puede ser el desplazamiento de la localización de los pozos con respecto a las fracturas, de este modo, el programa no encuentra relación entre la potencialidad hidrogeológica y la existencia de fracturas. Por ello, los resultados finales no son coherentes con la realidad, puesto que la fracturación es la variable más importante en las aguas subterráneas en acuíferos kársticos. En algunas zonas del acuífero los resultados obtenidos son correctos, aún así esta metodología requiere de mejora en estudios posteriores, especialmente en acuíferos fracturados, para mejorar su eficacia. El desarrollo y la mejora de los métodos de Big-Data, aplicados a las aguas subterráneas, se plantea como una herramienta muy útil para mejorar el acceso al agua potable en las regiones menos desarrolladas.Depto. de Geodinámica, Estratigrafía y PaleontologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEsubmitte

Mapping groundwater-dependent ecosystems by means of multi-layer supervised classification

Identifying groundwater-dependent ecosystems is the first step towards their protection. This paper presents a machine learning approach that maps groundwater-dependent ecosystems by extrapolating from the characteristics of a small sample of known wetland and non-wetland areas to find other areas with similar geological, hydrological and biotic markers. Explanatory variables for wetland occurrence include topographic elevation, lithology, vegetation vigor, and slope-related variables, among others. Supervised classification algorithms are trained based on the ground truth sample, and their outcomes are checked against an official inventory of groundwater-dependent ecosystems for calibration. This method is illustrated through its application to a UNESCO Biosphere Reserve in central Spain. Support vector machines, tree-based classifiers, logistic regression and k-neighbors classification predicted the presence of groundwater-dependent ecosystems adequately (>96% test and AUC scores). The ensemble mean of the best five classifiers rendered a 90% success rate when computed per surface area. This method can optimize fieldwork during the characterization stage of groundwater-dependent ecosystems, thus contributing to integrate wetland protection in land use planning