Обучение на одних территориях — проверка на других

Валидация модели

Главный вопрос к любому прогнозному инструменту: почему ему можно верить? Мы отвечаем на него пространственно независимой валидацией: модель обучается на одной части территории, а её качество оценивается на участках, полностью исключённых из обучения и подбора параметров. Ниже показаны методика и результаты такой проверки на золоторудной площади около 4 100 км² на северо-востоке России.

Постановка эксперимента

Территория разделена на 6 503 патча (пространственных фрагмента) размером 1,92 × 1,92 км. Каждый фрагмент представлен 69 признаковыми каналами, объединяющими мультиспектральные снимки и производные индексы, параметры рельефа и линеаментов, аэромагнитные и гравиметрические данные, геологическую карту и радиолокационные данные. Геохимический блок сформирован на основе 9 240 проб с определением 15 элементов. В качестве положительных примеров размечены 856 фрагментов, в пределах которых расположены известные золоторудные месторождения и рудопроявления.

6 503
патчей 1,92 × 1,92 км
69
признаковых каналов
9 240
геохимических проб · 15 элементов
856
известных рудопроявлений Au в разметке

Карта прогноза

Прогноз модели M2c (CNN + FiLM): (a) обучение на западной половине территории, (b) на восточной, (c) ансамбль. Чёрные контуры — известные проявления золота: модель, не видевшая участок, воспроизводит их структуру.

Карта прогноза модели, обучавшейся на западной половине
(a) западная модель
Карта прогноза модели, обучавшейся на восточной половине
(b) восточная модель
Карта прогноза ансамбля
(c) ансамбль W+E

Карта неопределённости

Устойчивость прогноза при случайном отключении части сети (MC-Dropout ×20). Низкая неопределённость поверх высокого прогноза — сильный сигнал для заверки.

Карта неопределённости западной модели
(a) западная модель
Карта неопределённости восточной модели
(b) восточная модель
Карта неопределённости ансамбля
(c) ансамбль W+E

Индекс приоритета и цели заверки

Индекс объединяет прогноз и уверенность: высокая перспективность при низкой неопределённости. Чёрными контурами выделены известные рудопроявления золота; два южных кластера выделены как первоочередные.

Результат

  • Ансамблевая карта: AUC-ROC 0.866. Примерно в 87 случаях из 100 известный рудный объект получает более высокий рейтинг перспективности, чем случайно выбранный фоновый участок
  • Выделены два южных кластера: первоочередные цели полевой заверки
  • Готовая основа для маршрутов, опробования и наземной геофизики
Карта индекса приоритета с выделенными южными кластерами A1 и A2