机器学习在地球科学中的应用

机器学习在地球科学中的应用包括地质测绘、气体泄漏检测和地质特征识别。机器学习（ML）是一种人工智能（AI），它使计算机系统能够对庞大而复杂的数据集进行分类、聚类、识别和分析，同时消除了对明确指令和编程的需要。

地球科学是对地球的起源、演变和未来的研究。地球系统可以细分为四个主要部分，包括固体地球、大气、水圈和生物圈。根据地球科学探索的性质，可以应用各种算法。

对于特定的目标，一些算法可能比其他算法表现得明显更好。例如，卷积神经网络（CNN）擅长解释图像，人工神经网络（ANN）在土壤分类中表现良好，但比支持向量机（SVM）学习的计算成本更高。

近几十年来，随着其他技术的发展，如无人驾驶飞行器（UAV）、超高分辨率遥感技术和高性能计算单元的发展，导致大量高质量的数据集和更先进的算法的出现，机器学习的应用已经很普遍。

地球科学中的问题往往是复杂的。将众所周知的和描述的数学模型应用于自然环境是很困难的，因此机器学习通常是这类非线性问题的一个更好的选择。

生态数据通常是非线性的，由高阶互动组成，再加上数据缺失，传统的统计学可能表现不佳，因为不现实的假设如线性被应用于模型。

一些研究人员发现，机器学习在地球科学中的表现优于传统的统计模型，例如在描述森林树冠结构、预测气候引起的范围转移和划分地质面貌方面。

描述森林冠层结构使科学家能够研究植被对气候变化的反应。

预测气候引起的范围转移使政策制定者能够采取适当的对话方法来克服气候变化的后果。

划分地质剖面有助于地质学家了解一个地区的地质情况，这对一个地区的发展和管理至关重要。

在地球科学中，有些数据往往难以获得或收集，因此通过机器学习方法从容易获得的数据中推断出数据是可取的。

例如，热带雨林中的地质测绘是具有挑战性的，因为厚厚的植被覆盖和岩石露头的情况很差。

应用机器学习方法的遥感技术为快速测绘提供了另一种方式，而不需要在无法到达的地区进行人工测绘。

机器学习也可以减少专家所做的努力，因为分类和注释等人工任务是地球科学研究工作流程中的瓶颈。地质测绘，尤其是在广大的偏远地区，用传统的方法是劳动、成本和时间密集型的。

纳入遥感和机器学习的方法可以提供一个替代的解决方案，以消除一些实地测绘的需要。

一致性和无偏差也是机器学习与人类手工工作相比的一个优势。

在比较人类和机器学习在识别甲藻类方面的表现的研究中，发现机器学习不像人类那样容易产生系统性偏差。

在人类中存在的回忆效应是，分类常常偏向于最近回忆的类别。在研究的一个标签任务中，如果一种甲藻在样本中很少出现，那么专家生态学家通常不会将其正确分类。

这种系统性的偏差会使人类的分类准确率大 大降低。

机器学习在各个领域的广泛使用导致了各种学习方法的算法被应用。应用于解决地球科学问题的机器学习算法引起了研究人员的极大兴趣。为特定的目的选择最佳的算法可以显著提高准确性。例如，利用AVIRIS-NG高光谱数据对含金花岗岩-绿岩进行岩性测绘，显示出使用支持向量机（SVM）和随机森林在整体准确性上有10%以上的差异。

一些算法也可以揭示一些重要的信息。白盒模型"是透明的模型，其中的结果和方法可以很容易解释，而"黑盒"模型则相反。