MineCam – zastosowanie teledetekcji w połączeniu z uczeniem maszynowym do monitoringu obszarów górniczych

Data: Wtorek 27.02.2024

Sesja: Transformacja cyfrowa i AI w przemyśle – Sztuczna inteligencja w poszukiwaniu i eksploatacji surowców

Godzina/Sala: 12:20 - 12:40 - D


Tytuł: MineCam – zastosowanie teledetekcji w połączeniu z uczeniem maszynowym do monitoringu obszarów górniczych

Title: MineCam- the use of remote sensing combined with machine learning for monitoring mining areas

Autorzy: Katarzyna Jabłońska, Marcin Maksymowicz, Wojciech Kaczan, Dariusz Tanajewski, Makary Musiałek, Paulina Dziubek - Four Point

Streszczenie:

[1:12 PM] Makary Musiałek
Górnictwo odkrywkowe jest działalnością, która powoduje istotne zmiany w terenie. Zmiany te obejmują między innymi wylesianie, budowę infrastruktury, tworzenie wyrobisk i unieszkodliwianie odpadów. W związku z tym kluczowe znaczenie ma ciągłe monitorowanie tych przekształceń na obszarach górniczych. Nasze badanie odpowiada na to wyzwanie, wprowadzając nowatorskie rozwiązanie, które łączy teledetekcję i techniki uczenia maszynowego. Stworzyliśmy zbiór danych składający się z ponad 2000 zdjęć satelitarnych, z których każde zostało oznaczone 10 odrębnymi kategoriami, które odnoszą się do różnych elementów obszarów górniczych (takich jak wyrobiska, zwałowiska lub magazyny odpadów). Aby wykonać zadanie klasyfikacji, oceniliśmy różne algorytmy głębokiego uczenia się przy użyciu różnych kombinacji danych szkoleniowych, w tym różnych kombinacji pasm obrazu i okrojonych zestawów danych skoncentrowanych na określonych typach kopalni odkrywkowych. Uzyskany w ten sposób produkt można z łatwością zastosować do oceny wpływu działalności górniczej na środowisko pod względem użytkowania gruntów, identyfikacji nielegalnych działań górniczych, śledzenia postępów prac wydobywczych oraz późniejszych działań rekultywacyjnych.

Materiały:

Materiały video: video

Partnerzy: