Использование четырехмерных сверточных нейронных сетей для автоматизации построения моделей местности

128

Секция 7

3. Ковалевский В.В., Григорюк А.П. Повышение эффективности направленного приема сигналов при вибросейсмическом мониторинге // Интерэкспо Гео-Сибирь, 2014, Т.4, №1, С.211-214

4. Григорюк А.П., Ковалевский В.В., Брагинская Л.П. Исследование поляризации сейсмических волн при вибросейсмическом мониторинге // Интерэкспо Гео-Сибирь, 2018. Т. 4. № 2. С. 10-16

Математическое моделирование волновых полей при вибросейсмическом исследовании Байкальского региона

В. В. Ковалевский, А. Г. Фатьянов, Д. А. Караваев, А. В. Терехов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: kovalevsky@sscc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10262

В результате проведения вибросейсмических работ группами независимых исследователей получены разные результаты строения коры Земли для Байкальского региона. Речь идет о наличии слоя с пониженной скоростью (примерно на глубине 32-35 км.). Известно, что низкоскоростная зона свидетельствует о изменении пластичности пород и имеет решающее значение для тектоники плит. Таким образом, наличие или отсутствие этой зоны (зоны пониженной скорости) имеет фундаментальное значение в отношении динамики литосферы. В связи с этим становится все более актуальной задача дальнейшей верификации скоростных моделей земной коры и, в частности, модели для Байкальского региона. В настоящее время построено несколько скоростных моделей земной коры юго-западной части Байкальской рифтовой зоны на основе данных глубинного сейсмического зондирования (ГСЗ) и анализа вступлений Р-волн землетрясений методом приемной функции [1-2].

При математическом моделировании полных волновых полей для скоростной модели земной коры [1] применялся модифицированный аналитический метод для плоскослоистых 3D моделей сред. Метод позволяет проводить расчеты на сверхдальние расстояния на профилях большой протяженности. Математическое моделирование волнового поля осуществлено для модели с пятью плоскими слоями в земной коре на упругом полупространстве, моделирующем верхнюю мантию. Рассматривались варианты модели с наличием и отсутствием низкоскоростного слоя. Для численного расчета полного волнового поля для модели [2] были усовершенствованы разностный и спектрально-разностный параллельные алгоритмы. В результате моделирования выяснилось, что кратные волны сравнимы по интенсивности с однократными волнами в глубинных слоях земной коры. Аналитическое и численное моделирование позволило объяснить физику этого явления. Аналогичные явления (даже большая интенсивность кратных волн по сравнению с однократными волнами) наблюдаются для водных волн [3].

Список литературы

1. Nielsen C., Thybo H. (2009). Lower crustal intrusions beneath the southern Baikal Rift Zone: Evidence from full-waveform modelling of wide-angle seismic data. Tectonophysics. - 2009. 470. - С. 298-318.

2. Mordvinova V. V and Artemyev A. A. (2010). The three-dimensional shear velocity structure of lithosphere in the southern Baikal rift system and its surroundings. Russian Geology and Geophysics, Vol. 51, Issue 6, June 2010, Pp. 694707.

3. V. Yu. Burmin and A. G. Fat'yanov Analytical Modeling of Wave Fields at Extremely Long Distances and Experimental Research of Water Waves. //Izvestiya, Physics of the Solid Earth, 2009, Vol. 45, No. 4, pp. 313-325.

Использование четырехмерных сверточных нейронных сетей для автоматизации построения моделей местности

А. А. Колесников1, П. М. Кикин2

1Сибирский государственный университет геосистем и технологий

2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Email: alexeykw@yandex.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10263

Сейчас практически все виды пространственных данные требуется представлять в трехмерном виде, но затраты на создание трехмерных моделей всей окружающей местности все еще очень велики и поэтому имеющиеся варианты либо низкой точности (данные радарной спутниковой съемки, схемы городов), либо на малые участки территории (модели, полученные с БПЛА фотограмметрическими методами, данные лазерного сканирования, отдельные здания и помещения). В последнем случае

Математические модели и методы в науках о Земле

129

достаточно большой объем работ выполняется вручную, поэтому любые методы автоматизации построения трехмерных моделей местности и зданий позволят ускорить процессы создания полностью трехмерной модели всей поверхности Земли [4]. Также нужно отметить, что решение этой задачи позволит значительно снизить любые виды потерь при чрезвычайных ситуациях, путем максимально быстрого создания и обновления трехмерных моделей местности по всем имеющимся видам данных. В этой работе предлагается использовать четырехмерные сверточные нейронные сети для обработки моделей полученных методами лазерного сканирования и видеопотока для сегментации объектов как в помещениях, так и на открытой местности [1-3]. Приведены результаты построения трехмерной модели с помощью нейронной сети этой архитектуры для эталонных тестов (ScanNet, Stanford 3D, RueMonge) и для собственных наборов данных.

Список литературы

1. Choy C., Gwak J., Savarese S. 4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks // CVPR 2019

2. Ye X., Li J., Huang H., Du L., and Zhang X. 3d recurrent neural networks with context fusion for pointcloud semantic segmentation // InThe European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2018

3. Dai A., Chang A.X., Savva M., Halber M., Funkhouser T., and Nießner M. Scannet: Richly-annotated 3d reconstructions of indoor scenes // InProc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, 2017.

4. Колесников А.А., Кикин П.М., Комиссарова Е.В., Грищенко Д.В. Анализ и обработка данных ДЗЗ методами машинного обучения // Сборник материалов V Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли" (РПДЗЗ-2018), Красноярск, 2018, с.130-134.

Получение вероятностных оценок для остаточной массы, плотности и прочих параметров метеорита Иннисфри

М. А. Кривов

МГУ им. М. В. Ломоносова Email: m_krivov@cs.msu.su DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10264

Практически единственной информацией, на основании которой можно сделать предположения о процессе движения и горения метеороида в атмосфере Земли, являются данные с фотодетекторов обсерваторий и видеосъемки от случайных очевидцев. Так как географические координаты наблюдателей известны, то по этим материалам удается восстановить значения высоты и скорости болида для участка пути, на котором происходило интенсивное горение вещества.

При этом практический интерес представляют оценки для остаточной массы и точки падения небесного тела, которые можно получить только с помощью математического моделирования. Один из современных подходов [1] заключается в аналитическом решении системы ОДУ [2], описывающей весь процесс движения и горения небесного тела. К сожалению, для нее невозможно определить начальные условия, однако после ряда упрощений, обезразмеривания величин и введения искусственных параметров можно построить авто-модельное решение.

В докладе рассматривается предложенное автором развитие данного подхода. Аналогичная система ОДУ решается численно за счет задания начальных условий и неизвестных параметров из коллекции ожидаемых значений. Таким образом, моделирование производится для тысячи виртуальных метеоритов, среди которых отбираются случаи, соответствующие наблюдаемому явлению. Схема работы предложенного метода иллюстрируется на примере анализа достаточно хорошо изученного метеорита Иннисфри, упавшего 5 февраля 1977 года.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, научный проект № 18-37-00429 мол_а Список литературы

1. Стулов В.П., Мирский В.Н., Вислый А.И. Аэродинамика болидов. - М.: Наука, 1995, 236 с.

2. Gritsevich M. et al. A comprehensive study of distribution laws for the fragments of Kosice meteorite // Meteoritics & planetary science. 2014. vol. 49(3), pp. 328-345.