TY - JOUR

T1 - СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЛЬЕФА С ПОСТРОЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПОИСКОВЫХ ЗАДАЧ НА ПРИМЕРЕ ГОРНОГО МАССИВА ЛУК-ТЬЕН (СЕВЕРНЫЙ ВЬЕТНАМ)

AU - Сергеев, Игорь Сергеевич

AU - Кукса, Катерина Александровна

AU - Глебова, Анастасия Борисовна

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Территория исследования расположена на севере Вьетнама в провинции Йенбай и представляет собой крупный (14.5 × 6.5 × 0.8 км) структурно-денудационный останец на периферии сильного расчлененного низкогорья Кон Вой, а также склоны и днища прилегающих речных долин. Для территории известны проявления камнесамоцветной минерализации в виде жильных образований в толщах мраморов. Район относительно труднодоступен для полевых изысканий, поэтому для предварительной оптимизации проведения геолого-поисковых работ стояла задача на основе анализа имеющейся геолого-геоморфологической информации получить данные о возможной локализации участков полезной минерализации. Для этого методом дискретного преобразования Фурье был рассчитан амплитудный спектр расчленения рельефа для участков, связанных с жильными геологическими образованиями в приповерхностной части мраморных толщ. Бинарная классификация (на потенциальные участки с полезной минерализацией и без нее) полученных числовых показателей амплитуд высот, отвечающих гармоническим колебаниям разных пространственных частот, осуществлена с помощью простой нейронной сети – двухслойного персептрона. Расчетный алгоритм был реализован на языке Python. Применение данной методики позволило выполнить прогноз на рубиново-шпинельную минерализацию в коренном залегании на изучаемую площадью более 200 км2 . Полевыми исследованиями в 2019 г. выполнена заверка прогнозных данных, заключающаяся в минералогическом и геохимическом опробовании доступной части спрогнозированных точек. Получена оценка прогнозной силы использованной методики: каждый третий (~35%)спрогнозированный нейронной сетью участок фактически содержит коренные источники рубинов и шпинелей на рассмотренной территории.

AB - Территория исследования расположена на севере Вьетнама в провинции Йенбай и представляет собой крупный (14.5 × 6.5 × 0.8 км) структурно-денудационный останец на периферии сильного расчлененного низкогорья Кон Вой, а также склоны и днища прилегающих речных долин. Для территории известны проявления камнесамоцветной минерализации в виде жильных образований в толщах мраморов. Район относительно труднодоступен для полевых изысканий, поэтому для предварительной оптимизации проведения геолого-поисковых работ стояла задача на основе анализа имеющейся геолого-геоморфологической информации получить данные о возможной локализации участков полезной минерализации. Для этого методом дискретного преобразования Фурье был рассчитан амплитудный спектр расчленения рельефа для участков, связанных с жильными геологическими образованиями в приповерхностной части мраморных толщ. Бинарная классификация (на потенциальные участки с полезной минерализацией и без нее) полученных числовых показателей амплитуд высот, отвечающих гармоническим колебаниям разных пространственных частот, осуществлена с помощью простой нейронной сети – двухслойного персептрона. Расчетный алгоритм был реализован на языке Python. Применение данной методики позволило выполнить прогноз на рубиново-шпинельную минерализацию в коренном залегании на изучаемую площадью более 200 км2 . Полевыми исследованиями в 2019 г. выполнена заверка прогнозных данных, заключающаяся в минералогическом и геохимическом опробовании доступной части спрогнозированных точек. Получена оценка прогнозной силы использованной методики: каждый третий (~35%)спрогнозированный нейронной сетью участок фактически содержит коренные источники рубинов и шпинелей на рассмотренной территории.

KW - Двумерное спектральное преобразование рельефа

KW - поисковая геоморфология

KW - морфометрические методы

KW - машинное обучение

KW - ГИС

KW - ЦМР

KW - 2D spectral terrain decomposition

KW - search geomorphology

KW - morphometric methods

KW - machine learning

KW - GIS

KW - DEM

M3 - статья

VL - 54

SP - 111

EP - 122

JO - ГЕОМОРФОЛОГИЯ

JF - ГЕОМОРФОЛОГИЯ

SN - 0435-4281

IS - 3

ER -