Machine learning in earth sciences
புவி அறிவியலில் இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடுகளில் புவியியல் வரைபடம், வாயு கசிவு கண்டறிதல் மற்றும் புவியியல் அம்சங்கள் அடையாளம் ஆகியவை அடங்கும். இயந்திர கற்றல் (எம்எல்) என்பது ஒரு வகை செயற்கை நுண்ணறிவு (ஏஐ) ஆகும், இது கணினி அமைப்புகளுக்கு பரந்த மற்றும் சிக்கலான தரவுகளை வகைப்படுத்தவும், தொகுக்கவும், அடையாளம் காணவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவுகிறது, அதே நேரத்தில் வெளிப்படையான அறிவுறுத்தல்கள் மற்றும் நிரலாக்கத்தின் தேவையை நீக்குகிறது. புவி அறிவியல் என்பது பூமியின் தோற்றம், பரிணாமம் மற்றும் எதிர்காலம் பற்றிய ஆய்வு ஆகும். பூமியின் அமைப்பை திடமான பூமி, வளிமண்டலம், நீர்க்கோளம் மற்றும் உயிர்க்கோளம் உள்ளிட்ட நான்கு முக்கிய கூறுகளாகப் பிரிக்கலாம். புவி அறிவியல் ஆய்வின் தன்மையைப் பொறுத்து பல்வேறு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். சில வழிமுறைகள் குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காக மற்றவர்களை விட கணிசமாக சிறப்பாக செயல்படக்கூடும். எடுத்துக்காட்டாக, கான்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்) படங்களை விளக்குவதில் சிறந்தவை, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஏஎன்என்) மண் வகைப்பாட்டில் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன, ஆனால் ஆதரவு-வெக்டர் இயந்திரம் (எஸ். வி. எம்) கற்றலை விட பயிற்சி பெறுவதற்கு கணக்கீட்டு ரீதியாக அதிக செலவு ஆகும். ஆளில்லா வான்வழி வாகனங்கள் (யுஏவி), அல்ட்ரா-ஹை ரெசல்யூஷன் ரிமோட் சென்சிங் தொழில்நுட்பம் மற்றும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட கம்ப்யூட்டிங் அலகுகள் போன்ற பிற தொழில்நுட்பங்களின் வளர்ச்சி பெரிய உயர்தர தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் மேம்பட்ட வழிமுறைகள் கிடைப்பதற்கு வழிவகுப்பதால், இயந்திர கற்றல் பயன்பாடு சமீபத்திய தசாப்தங்களில் பிரபலமாக உள்ளது. முக்கியத்துவம் புவி அறிவியலின் சிக்கலானது புவி அறிவியலில் உள்ள சிக்கல்கள் பெரும்பாலும் சிக்கலானவை. நன்கு அறியப்பட்ட மற்றும் விவரிக்கப்பட்ட கணித மாதிரிகளை இயற்கை சூழலுக்கு பயன்படுத்துவது கடினம், எனவே இயந்திர கற்றல் பொதுவாக இத்தகைய நேரியல் அல்லாத சிக்கல்களுக்கு ஒரு சிறந்த மாற்றாகும். சுற்றுச்சூழல் தரவுகள் பொதுவாக நேரியல் அல்லாதவை மற்றும் உயர்-வரிசை தொடர்புகளைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் காணாமல் போன தரவுகளுடன் சேர்ந்து, பாரம்பரிய புள்ளிவிவரங்கள் மாதிரியில் நேரியல் போன்ற நம்பத்தகாத அனுமானங்கள் பயன்படுத்தப்படுவதால் குறைவாக செயல்படக்கூடும். வன விதானம் கட்டமைப்பை வகைப்படுத்துதல், காலநிலை தூண்டப்பட்ட வரம்பு மாற்றங்களை கணிப்பது மற்றும் புவியியல் முகப்புகளை வரையறுத்தல் போன்ற புவி அறிவியலில் பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரிகளை இயந்திர கற்றல் விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்று பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் கண்டறிந்துள்ளனர். வன விதானம் கட்டமைப்பை வகைப்படுத்துவது விஞ்ஞானிகளுக்கு காலநிலை மாற்றத்திற்கு தாவரங்களின் பதிலை ஆய்வு செய்ய உதவுகிறது. காலநிலை தூண்டப்பட்ட வரம்பு மாற்றங்களை கணிப்பது கொள்கை வகுப்பாளர்களுக்கு காலநிலை மாற்றத்தின் விளைவுகளை சமாளிக்க பொருத்தமான உரையாடல் முறையை பின்பற்ற உதவுகிறது. புவியியல் முகப்புகளை வரையறுப்பது புவியியலாளர்களுக்கு ஒரு பகுதியின் புவியியலைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது, இது ஒரு பகுதியின் வளர்ச்சி மற்றும் நிர்வாகத்திற்கு அவசியம். அணுக முடியாத தரவு புவி அறிவியலில், சில தரவுகளை அணுகுவது அல்லது சேகரிப்பது பெரும்பாலும் கடினம், எனவே இயந்திர கற்றல் முறையால் எளிதில் கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளிலிருந்து தரவை ஊகிப்பது விரும்பத்தக்கது. எடுத்துக்காட்டாக, வெப்பமண்டல மழைக்காடுகளில் புவியியல் வரைபடம் சவாலானது, ஏனெனில் அடர்த்தியான தாவரங்கள் மற்றும் பாறை வெளிப்புறங்கள் மோசமாக வெளிப்படுகின்றன. இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகளுடன் ரிமோட் சென்சிங்கைப் பயன்படுத்துவது அணுக முடியாத பகுதிகளில் கைமுறையாக மேப்பிங் செய்யத் தேவையில்லாமல் விரைவான மேப்பிங்கிற்கான மாற்று வழியை வழங்குகிறது. நேர செலவைக் குறைத்தல் இயந்திர கற்றல் நிபுணர்களின் முயற்சிகளைக் குறைக்கலாம், ஏனெனில் கையால் செய்யப்படும் பணிகளான வகைப்பாடு மற்றும் சிறுகுறிப்பு போன்றவை புவி அறிவியல் ஆராய்ச்சியின் பணிப்பாய்வில் தடையாக உள்ளன. புவியியல் வரைபடம், குறிப்பாக ஒரு பரந்த, தொலைதூரப் பகுதியில், பாரம்பரிய முறைகளுடன் உழைப்பு, செலவு மற்றும் நேரத்தை அதிகப்படுத்துவதாகும். ரிமோட் சென்சிங் மற்றும் இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகளை இணைப்பது சில கள வரைபடத் தேவைகளை அகற்ற ஒரு மாற்று தீர்வை வழங்க முடியும். நிலையான மற்றும் சார்பு இல்லாத நிலைத்தன்மை மற்றும் சார்பு இல்லாதது மனிதர்களின் கையால் செய்யப்பட்ட படைப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது இயந்திர கற்றலின் ஒரு நன்மையாகும். டைனோஃப்ளாஜெல்லேட்களை அடையாளம் காண்பதில் மனித மற்றும் இயந்திர கற்றலின் செயல்திறனை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் ஆராய்ச்சியில், இயந்திர கற்றல் மனிதர்களைப் போல முறையான சார்புக்கு ஆளாகாது என்று கண்டறியப்பட்டுள்ளது. மனிதர்களில் இருக்கும் ஒரு மறுபிறப்பு விளைவு என்னவென்றால், வகைப்பாடு பெரும்பாலும் சமீபத்தில் நினைவுகூரப்பட்ட வகுப்புகளை நோக்கிய சார்புடையது. ஆராய்ச்சியின் லேபிளிங் பணியில், மாதிரிகளில் ஒரு வகையான டைனோஃப்ளாஜெல்லெட்டுகள் அரிதாகவே ஏற்பட்டால், நிபுணர் சுற்றுச்சூழல் வல்லுநர்கள் பொதுவாக அதை சரியாக வகைப்படுத்த மாட்டார்கள். முறையான சார்பு மனிதர்களின் வகைப்பாட்டு துல்லியங்களை வலுவாக மோசமாக்குகிறது. உகந்த இயந்திர கற்றல் வழிமுறை பல்வேறு துறைகளில் இயந்திர கற்றலின் விரிவான பயன்பாடு கற்றல் முறைகளின் பரந்த அளவிலான வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்த வழிவகுத்துள்ளது. புவி அறிவியல் சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் இயந்திர கற்றல் வழிமுறை ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு மிகுந்த ஆர்வத்துடன் பயன்படுத்தப்பட்டது. ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காக உகந்த வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது துல்லியத்தில் குறிப்பிடத்தக்க ஊக்கத்திற்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, இந்தியாவின் ஹட்டியில் உள்ள தங்கம் தாங்கும் கிரானைட்-கிரீன்ஸ்டோன் பாறைகளின் லித்தாலஜிக்கல் மேப்பிங், அவிரிஸ்-என்ஜி ஹைப்பர்ஸ்பெக்ட்ரல் தரவுகளுடன், சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (எஸ். வி. எம்) மற்றும் சீரற்ற காடுகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு இடையிலான ஒட்டுமொத்த துல்லியத்தில் 10 சதவீதத்திற்கும் அதிகமான வித்தியாசத்தைக் காட்டுகிறது. சில வழிமுறைகள் சில முக்கியமான தகவல்களையும் வெளிப்படுத்தலாம். 'வெள்ளை-பெட்டி மாதிரிகள்' வெளிப்படையான மாதிரிகள், இதில் முடிவுகள் மற்றும் முறைகளை எளிதில் விளக்க முடியும், அதே நேரத்தில் 'கருப்பு-பெட்டி' மாதிரிகள் இதற்கு நேர்மாறாக உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, ஆதரவு-வெக்டர் இயந்திரம் (எஸ். வி. எம்) நிலச்சரிவு எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடிய மதிப்பீட்டு துல்லியத்தில் சிறந்த முடிவை அளித்தாலும், ஒரு பகுதி எவ்வாறு, ஏன் அந்த குறிப்பிட்ட வகுப்பாக வகைப்படுத்தப்பட்டது என்பதை விளக்கும் நிபுணர் விதிகளின் வடிவத்தில் முடிவை மீண்டும் எழுத முடியாது. இதற்கு மாறாக, முடிவு மரம் ஒரு வெளிப்படையான மாதிரியைக் கொண்டுள்ளது, அதை எளிதில் புரிந்து கொள்ள முடியும், மேலும் மாதிரியில் ஏதேனும் இருந்தால் பயனர் பாரத்தை கவனித்து சரிசெய்ய முடியும். கணக்கீட்டு சக்தி ஒரு கவலையாக இருந்தால், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் போன்ற கணக்கீட்டு ரீதியாக கோரும் கற்றல் முறை குறைவாக விரும்பப்படுகிறது, இருப்பினும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் மண் வகைப்பாடு போன்ற பிற வழிமுறைகளை விட சற்று சிறப்பாக செயல்படக்கூடும். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில வழிமுறைகளின் சிறப்பம்சங்கள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன. பயன்பாட்டு வரைபடம் புவியியல் அல்லது லித்தாலஜிக்கல் வரைபடம் மற்றும் கனிம வருங்கால வரைபடம் புவியியல் அல்லது லித்தாலஜிக்கல் வரைபடம் புவியியல் அம்சங்கள் மற்றும் புவியியல் அலகுகளைக் காட்டும் வரைபடங்களை உருவாக்குகிறது. கனிம வருங்கால வரைபடம் என்பது புவியியல் வரைபடங்கள், ஏரோ காந்தப் படங்கள் போன்ற பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி கனிம ஆய்வுக்கு சிறப்பு வாய்ந்த வரைபடங்களை உருவாக்குகிறது. ரிமோட் சென்சிங் மற்றும் புவி இயற்பியல் தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட நிறமாலை படங்களின் உள்ளீட்டைக் கொண்டு இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களுடன் தரவை செயலாக்குவதன் மூலம் புவியியல்/லித்தாலஜிக்கல் மேப்பிங் மற்றும் மினரல் ப்ராஸ்பெக்டிவிட்டி மேப்பிங் மேற்கொள்ளப்படலாம். ஸ்பெக்ட்ரல் இமேஜிங் என்பது மின்காந்த நிறமாலையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மின்காந்த அலைநீள பட்டைகளின் இமேஜிங் ஆகும், அதே நேரத்தில் வழக்கமான இமேஜிங் மின்காந்த நிறமாலையில் மூன்று அலைநீள பட்டைகளைப் (சிவப்பு, பச்சை, நீலம்) பிடிக்கிறது. சீரற்ற காடு மற்றும் ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (எஸ். வி. எம்) போன்றவை தொலைநிலை உணர்திறன் புவி இயற்பியல் தரவுகளுடன் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான வழிமுறைகளாகும், அதே நேரத்தில் எளிய நேரியல் மறு செய்கை கிளஸ்டரிங்-கன்வொல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் (எஸ். எல். ஐ. சி-சி. என். என்) மற்றும் கன்வொல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (சி. என். என்) போன்றவை பொதுவாக வான்வழி புகைப்படங்கள் மற்றும் படங்களைக் கையாளும் போது பயன்படுத்தப்படுகின்றன. வான்வழி மற்றும் செயற்கைக்கோள் ரிமோட் சென்சிங் புவி இயற்பியல் தரவுகளிலிருந்து புவி இயற்பியல் தரவுகளுடன் பெரிய அளவிலான மேப்பிங் மேற்கொள்ளப்படலாம், மேலும் அதிக தெளிவுத்திறனுக்காக ஆளில்லா வான்வழி வாகனத்திலிருந்து (யுஏவி) படங்களுடன் சிறிய அளவிலான மேப்பிங் மேற்கொள்ளப்படலாம். பெரிய அளவிலான மற்றும் சிறிய அளவிலான வரைபடங்களில் பல்வேறு ஆராய்ச்சிகளில் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளபடி, தொலைநிலை உணர்திறன் கொண்ட புவியியல் வரைபடத்திற்கான முக்கிய தடைகளில் தாவரங்களின் உறை ஒன்றாகும். தாவரங்கள் நிறமாலை உருவத்தின் தரத்தை பாதிக்கிறது அல்லது வான்வழி படங்களில் உள்ள பாறை தகவல்களை மறைக்கிறது. நிலச்சரிவு பாதிக்கப்படக்கூடிய தன்மை மற்றும் அபாய வரைபடம் நிலச்சரிவு பாதிக்கப்படக்கூடிய தன்மை என்பது ஒரு இடத்தின் நிலச்சரிவின் நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது, இது உள்ளூர் நிலப்பரப்பு நிலைமைகளால் பாதிக்கப்படுகிறது. நிலச்சரிவு பாதிக்கப்படக்கூடிய வரைபடம் நிலச்சரிவு அபாயங்கள் ஏற்படக்கூடிய பகுதிகளை முன்னிலைப்படுத்த முடியும், அவை நகர்ப்புற திட்டமிடல் மற்றும் பேரழிவு மேலாண்மை பணிகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கான உள்ளீட்டு தரவுத்தொகுப்பில் பொதுவாக நிலப்பரப்பு தகவல், லித்தாலஜிக்கல் தகவல், செயற்கைக்கோள் படங்கள் போன்றவை அடங்கும். மேலும் சிலவற்றில் நிலப் பயன்பாடு, நிலப்பரப்பு, வடிகால் தகவல், தாவரங்களின் பரப்பளவு ஆகியவை அவற்றின் ஆய்வுத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப இருக்கலாம். நிலச்சரிவு பாதிக்கப்படக்கூடிய வரைபடத்திற்கான இயந்திர கற்றல் பயிற்சியில், பயிற்சி மற்றும் சோதனை தரவுத்தொகுப்புகள் தேவைப்படுகின்றன. பயிற்சி மற்றும் சோதனைக்கு தரவுத்தொகுப்புகளை ஒதுக்குவதற்கு இரண்டு முறைகள் உள்ளன, ஒன்று தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான ஆய்வு பகுதியை சீரற்ற முறையில் பிரிப்பது, மற்றொன்று முழு ஆய்வையும் இரண்டு தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான இரண்டு அருகிலுள்ள பகுதிகளாகப் பிரிப்பது. வகைப்பாட்டு மாதிரிகளை சோதிக்க, ஆய்வுப் பகுதியை தோராயமாக இரண்டு தரவுத்தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதே பொதுவான நடைமுறையாகும், இருப்பினும், ஆய்வுப் பகுதியை இரண்டு அருகிலுள்ள பகுதிகளாகப் பிரிப்பது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், இதனால் தானியங்கி வழிமுறை ஒரு புதிய பகுதியின் வரைபடத்தை மேற்கொள்ள முடியும். அம்ச அடையாளம் மற்றும் கண்டறிதல் இடைநிறுத்தம் பகுப்பாய்வு ஒரு பிளவு விமானம், படுக்கை விமானம் போன்ற இடைநிறுத்தங்கள் பொறியியலில் முக்கிய தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளன. பாறை எலும்பு முறிவுகளை இயந்திர கற்றல் மூலம் ஃபோட்டோகிராமெட்ரிக் பகுப்பாய்வு மூலம் தானாகவே அடையாளம் காண முடியும், எடுத்துக்காட்டாக, ஃபோலியேஷன், தடி வடிவ தாவரங்கள் போன்றவை. படங்களை வகைப்படுத்துவதற்கான இயந்திர பயிற்சியில், தரவு அதிகரிப்பு என்பது அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்கும் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை அதிகரிப்பதற்கும் ஒரு பொதுவான நடைமுறையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, பாறை எலும்பு முறிவுகளை அடையாளம் காணும் ஆராய்ச்சியில், பயிற்சிக்கான 68 படங்களும், சோதனை தரவுத்தொகுப்புக்கான 23 படங்களும் சீரற்ற பிளவு மூலம் தயாரிக்கப்பட்டன. தரவு பெருக்கம் பின்னர் மேற்கொள்ளப்பட்டது மற்றும் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பு ஃபிளிப் மற்றும் சீரற்ற பயிர் மூலம் 8704 படங்களாக அதிகரிக்கப்பட்டது. இந்த அணுகுமுறையால் பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில் பாறை எலும்பு முறிவுகளை துல்லியமாக அடையாளம் காண முடிந்தது. எதிர்மறை கணிப்பு மதிப்பு (என். பி. வி) மற்றும் குறிப்பிட்ட அளவு 0.99 க்கும் அதிகமாக இருந்தது. இது இயந்திர கற்றலுடன் தொடர்ச்சியற்ற பகுப்பாய்வுகளின் வலுவான தன்மையை நிரூபித்தது. கார்பன் டை ஆக்சைடு கசிவு கண்டறிதல் ஒரு புவியியல் சீக்வெஸ்ட்ரேஷன் தளத்திலிருந்து கார்பன் டை ஆக்சைடு கசிவை அளவிடுவது அதிக கவனத்தை ஈர்த்து வருகிறது, ஏனெனில் கார்பன் டை ஆக்சைடு பாதுகாப்பாகவும் திறம்படவும் நிலத்தடியில் சேமிக்கப்படுகிறதா என்பதில் பொதுமக்கள் ஆர்வமாக உள்ளனர். கிரீன்ஹவுஸ் வாயுவைப் பிடிப்பது மற்றும் புவியியல் அமைப்புகளில் ஆழமான நிலத்தடியில் புதைப்பது ஒரு புவியியல் சீக்வெஸ்ட்ரேஷன் தளமாகும். ஒரு புவியியல் சீக்வெஸ்ட்ரேஷன் தளத்திலிருந்து கார்பன் டை ஆக்சைடு கசிவை ரிமோட் சென்சிங் மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் (ஐடெரேட்டிவ் செல்ஃப்-ஆர்கனைசிங் டேட்டா அனாலிசிஸ் டெக்னிக் (ஐசோடாடா) முறை) உதவியுடன் கிரக அழுத்த பதிலால் மறைமுகமாக கண்டறிய முடியும். கார்பன் டை ஆக்சைடு மூலம் ஆக்ஸிஜன் இடம்பெயர்வதால், மண்ணின் கார்பன் டை ஆக்சைடு செறிவு அதிகரிப்பது தாவரங்களின் சுவாசத்தைத் தடுப்பதன் மூலம் தாவரங்களுக்கு ஒரு மன அழுத்த பதிலை ஏற்படுத்துகிறது. தாவரங்களின் அழுத்த சமிக்ஞையை சிவப்பு விளிம்பு குறியீடு (ஆர். இ. ஐ) மூலம் கண்டறிய முடியும். ஹைப்பர்ஸ்பெக்ட்ரல் படங்கள் மேற்பார்வை செய்யப்படாத அல்காரிதம் கிளஸ்டரிங் பிக்சல்களால் ஒத்த தாவர பதில்களுடன் செயலாக்கப்படுகின்றன. அறியப்பட்ட கார்பன் டை ஆக்சைடு கசிவு உள்ள பகுதிகளில் ஹைப்பர்ஸ்பெக்ட்ரல் தகவல்கள் பிரித்தெடுக்கப்பட்டன, இதனால் கார்பன் டை ஆக்சைடு கசிவு உள்ள பகுதிகளை கிளஸ்டர் பிக்சல்களுடன் ஸ்பெக்ட்ரல் முரண்பாடுகளுடன் பொருத்த முடியும். அணுகுமுறை CO2 கசிவை திறம்பட அடையாளம் காண முடியும் என்றாலும், மேலும் ஆய்வு தேவைப்படும் சில வரம்புகள் உள்ளன. அதிக குளோரோஃபில் உறிஞ்சுதல், தாவரங்களின் மாறுபாடு மற்றும் நிழல் விளைவுகள் போன்ற காரணங்களால் ரெட் எட்ஜ் இன்டெக்ஸ் (ஆர். இ. ஐ) துல்லியமாக இருக்காது, எனவே சில அழுத்தப்பட்ட பிக்சல்கள் ஆரோக்கியமான பிக்சல்களாக தவறாக அடையாளம் காணப்பட்டன. பருவகால, நிலத்தடி நீர் அட்டவணை உயரம் தாவரங்களின் CO2 க்கு அழுத்த பதிலை பாதிக்கலாம். நீர் வரத்து அளவீடு பாறை வெகுஜன மதிப்பீடு (ஆர். எம். ஆர்) அமைப்பு ஆறு அளவுருக்களின் உள்ளீட்டுடன் புவி இயந்திர வழிமுறைகளால் உலகளவில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பாறை வெகுஜன வகைப்பாடு அமைப்பு. நீர் வரத்து அளவு என்பது தரப்படுத்தல் திட்டத்தின் உள்ளீடுகளில் ஒன்றாகும், இது நிலத்தடி நீர் நிலையைக் குறிக்கிறது. ஒரு பாறை சுரங்கப்பாதையின் முகங்களில் நீரின் ஓட்டத்தை அளவிடுவது பாரம்பரியமாக வயலில் காட்சி கண்காணிப்பு மூலம் மேற்கொள்ளப்பட்டது, இது பாதுகாப்புக் காரணங்களுடன் உழைப்பு மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. இயந்திர கற்றல் கட்டுமான தளத்தில் எடுக்கப்பட்ட படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் நீரின் ஓட்டத்தை தீர்மானிக்க முடியும். அணுகுமுறையின் வகைப்பாடு பெரும்பாலும் ஆர். எம். ஆர் அமைப்பைப் பின்பற்றுகிறது, ஆனால் ஈரமான மற்றும் ஈரமான நிலையை இணைப்பது காட்சி ஆய்வு மூலம் மட்டுமே வேறுபடுத்துவது கடினம். இந்த படங்கள் சேதமடையாத நிலை, ஈரமான நிலை, சொட்டுநீர், பாயும் நிலை மற்றும் வேகமாக ஓடும் நிலை என வகைப்படுத்தப்பட்டன. படங்களை வகைப்படுத்தும் துல்லியம் சுமார் 90 சதவீதம் ஆகும். மண் வகைப்பாடு மண் ஆய்வு முறைக்கு மிகவும் பிரபலமான செலவு குறைந்த முறை கூம்பு ஊடுருவல் சோதனை (சிபிடி) ஆகும். மண் வழியாக ஒரு உலோக கூம்பை தள்ளுவதன் மூலம் இந்த சோதனை மேற்கொள்ளப்படுகிறது, மேலும் ஒரு நிலையான விகிதத்தில் தள்ளுவதற்குத் தேவையான விசை ஒரு அரை-தொடர்ச்சியான பதிவாக பதிவு செய்யப்படுகிறது. இயந்திர கற்றல், கூம்பு ஊடுருவல் சோதனை பதிவு தரவுகளின் உள்ளீட்டைக் கொண்டு மண்ணை வகைப்படுத்தலாம். இயந்திர கற்றல் மூலம் வகைப்படுத்தும் முயற்சியில், தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய இரண்டு பகுதிகள் தேவைப்படுகின்றன, அவை பிரிவு மற்றும் வகைப்பாட்டு பகுதிகள் ஆகும். ஒரு தொடர் தரவை பிரிவுகளாகப் பிரிக்க கான்ஸ்ட்ரைன்ட் கிளஸ்டரிங் அண்ட் கிளாஸிஃபிகேஷன் (CONCC) வழிமுறை மூலம் பிரிப்பு பகுதியை மேற்கொள்ளலாம். வகைப்பாட்டு பகுதியை டிசிஷன் ட்ரீஸ் (டிடி), செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்) அல்லது சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (எஸ். வி. எம்) மூலம் மேற்கொள்ளலாம். மூன்று வழிமுறைகளை ஒப்பிடுகையில், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்) ஈரமான களிமண் மற்றும் கரி ஆகியவற்றை வகைப்படுத்துவதில் சிறந்தது என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, அதே நேரத்தில் டெசிஷன் மரங்கள் களிமண் கரி வகைப்படுத்துவதில் சிறந்தது. இந்த முறையின் மூலம் வகைப்படுத்துவது மிக அதிக துல்லியத்தை அடைய முடியும், மிகவும் சிக்கலான சிக்கலுக்கு கூட, அதன் துல்லியம் 83 சதவீதமாக இருந்தது, தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட வகுப்பு புவியியல் ரீதியாக அண்டை ஒன்றாக இருந்தது. பெரும்பாலான நிபுணர்களுக்கு இத்தகைய துல்லியம் போதுமானது என்ற உண்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, அத்தகைய அணுகுமுறையின் துல்லியத்தை 100% என்று கருதலாம். புவியியல் கட்டமைப்பு வகைப்பாடு வெளிப்படும் புவியியல் கட்டமைப்புகளான ஆன்டிக்லைன், ரிப்பிள் மார்க்ஸ், செனோலித், கீறல், பிடிக்மேட்டிக் மடிப்புகள், பிளவு, கான்கிரீஷன், மட்கிராக்ஸ், க்னீசோஸ், பௌடின், பசால்ட் நெடுவரிசைகள் மற்றும் டைக் ஆகியவற்றை ஆழமான கற்றல் மாதிரியுடன் தானாகவே அடையாளம் காணலாம். மூன்று அடுக்கு கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (சிஎன்என்) மற்றும் டிரான்ஸ்ஃபர் லர்னிங் முறையே சுமார் 80 சதவீதம் மற்றும் 90 சதவீதம் மிகுந்த துல்லியத்தைக் கொண்டுள்ளன என்று ஆராய்ச்சி நிரூபித்தது, அதே நேரத்தில் கே-அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகள் (கேஎன்என்), செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்) மற்றும் எக்ஸ்ட்ரீம் கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் (எக்ஸ்ஜிபியூஸ்ட்) போன்ற மற்றவை குறைந்த துல்லியங்களைக் கொண்டுள்ளன, 10%-30% வரம்புகள். சாம்பல் நிற படங்கள் மற்றும் வண்ணப் படங்கள் இரண்டும் சோதிக்கப்பட்டன, மேலும் துல்லிய வேறுபாடு குறைவாக உள்ளது, இது புவியியல் கட்டமைப்புகளை அடையாளம் காண்பதில் நிறம் மிகவும் முக்கியமல்ல என்பதை ஊகிக்கிறது. முன்னறிவிப்பு மற்றும் கணிப்புகள் பூகம்பத்தின் ஆரம்ப எச்சரிக்கை அமைப்புகள் மற்றும் பூகம்பத்தின் முன்கூட்டிய எச்சரிக்கை அமைப்புகள் பெரும்பாலும் உள்ளூர் மனக்கிளர்ச்சி சத்தத்தால் பாதிக்கப்படக்கூடியவை, எனவே தவறான எச்சரிக்கைகளை வழங்குகின்றன. இயந்திர கற்றல் முறைகளின் உதவியுடன் பூகம்ப அலைவடிவங்களை சத்தம் சமிக்ஞைகளிலிருந்து வேறுபடுத்துவதன் மூலம் தவறான எச்சரிக்கைகளை அகற்ற முடியும். இந்த முறை இரண்டு பகுதிகளைக் கொண்டுள்ளது, முதல் பகுதி முதல் வருகை பி-அலைகளின் அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் பிரித்தெடுப்பதற்கும் ஜெனரேட்டிவ் அட்வெர்சரியல் நெட்வொர்க்குடன் (ஜிஏஎன்) மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் மற்றும் பி-அலைகளை பாகுபாடு காட்ட சீரற்ற காடு. பி-அலைகளை அங்கீகரிப்பதில் அடையப்பட்ட அணுகுமுறை 99.2% மற்றும் 98.4% துல்லியத்துடன் சத்தம் சமிக்ஞைகளால் தவறான தூண்டுதல்களைத் தவிர்க்கலாம். ஆய்வக பூகம்பங்கள் நிஜ உலக பூகம்பங்களைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் ஒரு ஆய்வக அமைப்பில் தயாரிக்கப்படுகின்றன. இயந்திர கற்றல் உதவியுடன், பூகம்பங்களுக்கான முன்னோடிகளாக ஒலியியல் சமிக்ஞைகளின் வடிவங்களை கைமுறையாக தேட வேண்டிய அவசியமின்றி அடையாளம் காணலாம். தோல்விக்கு முன் மீதமுள்ள நேரத்தை கணிப்பது ஒரு பிழையிலிருந்து பதிவு செய்யப்பட்ட தொடர்ச்சியான ஒலி நேரத் தொடர் தரவுகளுடன் ஒரு ஆராய்ச்சியில் நிரூபிக்கப்பட்டது. பயன்படுத்தப்பட்ட வழிமுறை ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் சுமார் 10 ஸ்லிப் நிகழ்வுகளுடன் பயிற்சி பெற்றது மற்றும் மீதமுள்ள நேரத்தை தோல்விக்கு கணிப்பதில் சிறப்பாக செயல்பட்டது. இது தோல்விகளைக் கணிக்க ஒலி சமிக்ஞைகளை அடையாளம் கண்டது, அவற்றில் ஒன்று முன்பு அடையாளம் காணப்படவில்லை. இந்த ஆய்வக பூகம்பம் பூமியைப் போல சிக்கலானது அல்ல என்றாலும், இது எதிர்காலத்தில் பூகம்பத்தை முன்னறிவிக்கும் பணியை மேலும் வழிநடத்தும் முக்கியமான முன்னேற்றத்தை ஏற்படுத்துகிறது. ஸ்ட்ரீம்ஃப்ளோவ் டிஸ்சார்ஜ் முன்கணிப்பு நிகழ்நேர ஸ்ட்ரீம்ஃப்ளோவ் தரவு முடிவெடுப்பதற்கு ஒருங்கிணைந்ததாகும், எடுத்துக்காட்டாக, வெளியேற்றங்கள், வெள்ள நிகழ்வின் போது நீர்த்தேக்க நீர் மட்டங்களை ஒழுங்குபடுத்துதல். ஒரு ஆற்றின் நீர் மட்டத்தை அளவிடும் நீரோடைகள் மூலம் வழங்கப்படும் தகவல்களால் நீரோட்டத் தரவை மதிப்பிடலாம். இருப்பினும், வெள்ளம் ஏற்பட்ட நிகழ்விலிருந்து நீர் மற்றும் குப்பைகள் நீரோட்டங்களை சேதப்படுத்தலாம் மற்றும் அத்தியாவசிய நிகழ்நேர தரவு இருக்காது. காணாமல் போன தரவை ஊகிக்கும் இயந்திர கற்றல் திறன், வரலாற்று ஸ்ட்ரீம்கேஜ் தரவு மற்றும் நிகழ்நேர தரவு ஆகிய இரண்டுடனும் ஸ்ட்ரீம்ஃப்ளோவைக் கணிக்க உதவுகிறது. SHEM என்பது ஸ்ட்ரீம்ஃப்ளோ ஹைட்ராலஜி மதிப்பீட்டைக் குறிக்கும் ஒரு மாதிரியாகும், இது இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி நோக்கத்திற்கு உதவ முடியும். அதன் துல்லியங்களை சரிபார்க்க, கணிப்பு முடிவு உண்மையான பதிவு செய்யப்பட்ட தரவுகளுடன் ஒப்பிடப்பட்டது மற்றும் துல்லியங்கள் 0.78 முதல் 0.99 வரை இருப்பது கண்டறியப்பட்டது. சவால் போதிய பயிற்சி தரவு இயந்திர கற்றலுக்கு போதுமான அளவு பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவு தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், செயற்கைக்கோள் ரிமோட் சென்சிங் தரவு போன்ற சில மிகவும் பயனுள்ள தயாரிப்புகள் 1970 களில் இருந்து பல தசாப்தங்களாக மட்டுமே தரவைக் கொண்டுள்ளன. வருடாந்திர தரவுகளில் ஒருவர் ஆர்வமாக இருந்தால், 50 க்கும் குறைவான மாதிரிகள் மட்டுமே கிடைக்கின்றன. அத்தகைய தரவு போதுமானதாக இருக்காது. புவியியல் கட்டமைப்புகளின் தானியங்கி வகைப்பாட்டைப் பற்றிய ஆய்வில், மாதிரியின் பலவீனம் சிறிய பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பாகும், இருப்பினும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவை அதிகரிக்க தரவு அதிகரிப்பின் உதவியுடன். நீரோட்டத்தை கணிப்பது பற்றிய மற்றொரு ஆய்வில், துல்லியங்கள் போதுமான வரலாற்று தரவுகளின் கிடைக்கும் தன்மையைப் பொறுத்தது, எனவே போதுமான பயிற்சி தரவு இயந்திர கற்றலின் செயல்திறனை தீர்மானிக்கிறது. போதிய பயிற்சி தரவு இல்லாதது ஓவர்ஃபிட்டிங் எனப்படும் சிக்கலுக்கு வழிவகுக்கும். அதிகப்படியான பொருத்துதல் இயந்திர கற்றலில் தவறுகளை ஏற்படுத்துகிறது, ஏனெனில் மாதிரி சத்தம் மற்றும் விரும்பத்தகாத விவரங்களைப் பற்றி அறிந்துகொள்கிறது. தரவு உள்ளீட்டால் வரையறுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் ஒரு மனிதனைப் போல சில பணிகளை எளிதில் செய்ய முடியாது. எடுத்துக்காட்டாக, ராக் மாஸ் ரேட்டிங் சிஸ்டம் (ஆர். எம். ஆர்) படங்களின் மூலம் பாறை சுரங்கப்பாதை முகங்களில் நீரின் ஓட்டத்தை அளவிடுவதில், ஈரமான மற்றும் ஈரமான நிலை இயந்திர கற்றல் மூலம் வகைப்படுத்தப்படவில்லை, ஏனெனில் காட்சி ஆய்வு மூலம் மட்டுமே இரண்டையும் வேறுபடுத்துவது சாத்தியமில்லை. சில பணிகளில், இயந்திர கற்றல் ஒரு மனிதனின் கையால் செய்யப்பட்ட வேலையை முழுமையாக மாற்ற முடியாது. கருப்பு பெட்டி செயல்பாடு பல இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில், எடுத்துக்காட்டாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்), இது 'கருப்பு பெட்டி' அணுகுமுறையாகக் கருதப்படுகிறது, ஏனெனில் தெளிவான உறவுகள் மற்றும் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் முடிவுகள் எவ்வாறு உருவாக்கப்படுகின்றன என்பதற்கான விளக்கங்கள் தெரியவில்லை. முடிவு மரம் போன்ற 'வெள்ளை-பெட்டி' அணுகுமுறை பயனர்களுக்கு வழிமுறை விவரங்களை வெளிப்படுத்தலாம். உறவுகளை ஆராய ஒருவர் விரும்பினால், அத்தகைய 'பிளாக்-பாக்ஸ்' அணுகுமுறைகள் பொருத்தமானவை அல்ல. இருப்பினும், 'பிளாக்-பாக்ஸ்' வழிமுறைகளின் செயல்திறன் பொதுவாக சிறப்பாக இருக்கும். குறிப்புகள் இயந்திர கற்றல் புவியியல் நுட்பங்கள்