Вышел Skype 2.8 Gold для Mac OS X

Новые возможности:

• Screen Sharing
• Skype Access (BETA)
• Улучшенная поддержка чатов
• Добавление заметок к контактам
• Поддержка аватаров большого размера
• Mood message чат

Моя первая BMW — результат кропотливой работы профессионального шантажера

Сегодня мы будем искать полезное ископаемое золото с помощью открыто доступных на платформе Google Earth Engine (GEE) данных, используя геологическое моделирование и последующую классификацию методом опорных векторов для предсказания золотоносных участков по построенной геологической модели. Нам понадобится рельеф ALOS разрешением 30 м, радарные снимки Sentinel-1 SAR разрешением 10 м и оптические снимки Sentinel-2 10 м (только для визуализации). Точность классификатора получилась равной 97.77% и, самое главное, результат соответствует ожиданиям геолога — найденные участки на самом деле очень перспективны.

Красно-белым шариком отмечен участок для детального исследования

В предыдущей статье Ищем рудное золото на острове Сумбава, Индонезия я рассказывал про поиски золота в Индонезии, где при схожей геологической ситуации золотые жилы зачастую выходят на поверхность, в то время как в Сибири жилы обычно погребены под толщей осадочных пород. Конечно, десятки метров наслоений разных геологических периодов и состава сильно усложняют задачу поиска рудных ископаемых. Кроме того, есть проблема наличия геологических данных, собранных непосредственно на местности — задачи обследования территории теплой Индонезии и морозной болотистой Сибири не сравнимы. А еще следует помнить про специфику России — детальные геологические обследования времен СССР до сих пор засекречены (а после того не проводились, по крайней мере, в сопоставимых масштабах), при этом бумажные карты и данные бурения находятся в архивах, а номера скважин на картах и в отчетах о бурении намеренно изменены и таблицы соответствия хранит министерство обороны… как в сказке про смерть Кащея. Так что в реальности эти данные все равно что и не существуют.

В связи со сложностью задачи, нам потребуются серьезные статистические методы, такие, как полиспектральный анализ. Что интересно, такой анализатор у нас уже есть… в голове. Это легко подтвердить тем, что мы способны различать так называемый «малиновый звон» колоколов — этот эффект не проявляется на спектре, зато отлично виден на биспектре. Большинство людей отличает колокола с малиновым звоном, для этого даже не требуется наличие музыкального слуха. Опытный геолог, занимающийся визуальной дешифровкой космоснимков, способен вручную выделить на них элементы, сопутствующие различным погребенным геологическим структурам. Мы же, как обычно, воспользуемся вычислительными методами и построим 3D геологические модели для автоматизированного анализа.

Эта статья является продолжением двух предыдущих: Ударим биспектром по бездорожью, или как найти золото в Сибири, в которой мы рассмотрели геологическую модель месторождения золота на территории Новосибирской области и Ищем рудное золото на острове Сумбава, Индонезия, в которых мы построили геологически обусловленную модель машинного обучения для поиска золота или других рудных минералов по всему Тихоокеанскому рудному поясу, используя для геологического моделирования открытые данные на платформе Google Earth Engine (GEE).

Убедившись в сходстве геологических моделей Сибири и Индонезии, применим классификатор для рудного золота Западной Сумбавы, Индонезия для Сибири. Так мы получим геологически корректный детальный прогноз золоторудности для Сибири, не используя вообще никаких геологических данных для этого региона.