NGU har utviklet Norges første nasjonale maskinlæringsbaserte lineamentkart. Kartet viser lange, rette strukturer i landskapet og kan bli et nyttig verktøy for blant annet infrastrukturplanlegging, arealutvikling og leting etter mineraler.
Lineamenter er lange, rettlinjede trekk i landskapet som for eksempel en dal, en kløft eller andre markerte linjer i terrenget, og kan skjule forkastninger eller sprekker under overflaten. Lineamenter kan også finnes i andre typer data, som for eksempel geofysiske målinger, og derfor kalles ofte lineamenter i landskapet for topografiske lineamenter eller, i kortform, såkalte topolineamenter.
Å kartlegge lineamenter kan gi verdifull kunnskap, blant annet for planlegging av infrastruktur og leting etter mineraler eller grunnvann.
Nyttig verktøy
Geologer har tradisjonelt kartlagt lineamenter manuelt fra flyfoto eller fjellskygge. Kunstig intelligens og maskinlæring åpner nå for nye måter å sammenstille geologiske data i et nytt nasjonalt kart over lineamenter.
– Kartet kan bli et nyttig verktøy, men er et levende dokument under utvikling og må derfor brukes med forsiktighet, sier Tim Redfield.
Redfield understreker at topografiske lineamenter ikke kan forstås som stedfortredere for forkastninger eller sprekker.
– Lineamentkart sammenstiller mange generasjoner av erosjonsinnsnitt, landformasjoner som er skapt av vann og vær over millioner av år. Individuelle tolkninger av disse kan, men trenger ikke, ha strukturell betydning, legger han til.
Sammen med kollegaene Espen Torgersen og Bertil Carlsen har han bidratt i utviklingen av maskinlæringsmodellen, OttoVision, som kombinerer geologisk kunnskap med kunstig intelligens.
– Vi utvikler parallelt en vektorisert versjon av kartet. Det vil gi mer detaljert informasjon om hvert lineament, blant annet lengde, retning, bredde og innskjæringsdybde, forklarer Redfield.
Flinkere enn ekspertene
For å lære opp OttoVision har geologer kartlagt lineamenter i over tusen områder på 2,5 x 2,5 kilometer. Kartleggingen fulgte faste regler, slik at modellen kunne lære å skille lineamenter fra andre former i terrenget. Ved hjelp av disse dataene og detaljerte terrengkart kan OttoVision nå identifisere lineamenter også i områder den ikke har sett tidligere.
– Vi ser faktisk at OttoVision er flinkere enn ekspertene til å finne lineamenter, særlig svake lineamenter eller i datasett der vi mennesker ikke har nok informasjon til å gjøre gode tolkninger. Dette forteller oss både at maskinen har lært av oss slik at den forstår konseptet og hva den skal finne, og at vi som eksperter er utålmodige når det kommer til slikt repetitivt arbeid som manuell lineamentanalyse kan være. Skulle vi ha tegnet hele kartet selv, hadde vi nok gått lei lenge før vi ble ferdige. OttoVision gjør det hele med samme pågangsmot, men på bare 20 minutter, forklarer Bertil Carlsen, berggrunnsgeolog og hjernen bak maskinlæringsmodellen.
Ikke feilfri
OttoVision er imidlertid ikke feilfri. Modellen kan av og til tolke veiskjæringer og annen infrastruktur som lineamenter. Likevel mener Carlsen at OttoVision har lagt et viktig grunnlag for bruk av KI i geologisk kartlegging.
– Vi ønsker nå å publisere metoden og modellen slik at andre også kan benytte den eller bygge videre på dette grunnlaget. Det er fortsatt en lang vei å gå til vi er helt fornøyde med resultatet, men vi ser at veien videre blir mye lettere når vi har et heldekkende kart og en metode vi enkelt kan modifisere eller trene på nytt med mer data, sier han.
Fagkunnskap fortsatt viktig
Med maskinlæring har NGU fått en mer ensartet og etterprøvbar kartlegging av lineamenter enn det som noen gang har vært utført tidligere. Kartet er sannsynligvis det første nasjonale maskinlæringsbaserte lineamentskartet i verden.
– Dette er ikke bare et KI-kart. Verdien ligger i kombinasjonen av geologisk fagkunnskap og maskinlæring/kunstig intelligens, forteller Espen Torgersen, forsker ved NGU og forklarer videre:
– Teknologien vil ikke erstatte geologer, men vil gjøre det mulig å analysere store områder på en mer systematisk måte, forklarer Torgersen, som mener at arbeidet illustrerer behovet for kompetanse i skjæringspunktet mellom geofag og data.
Må leses med forbehold
Torgersen minner om at kartet bygger på sannsynlighet for lineamenter av en definert type, form og størrelse, og ikke nødvendigvis fanger opp alle de største eller minste strukturene.
– Områder med tykke løsmasser fra siste istid er særlig utfordrende fordi berggrunnen er skjult. Det samme gjelder alpine områder hvor isbreene i stor grad har skurt bort eventuelle tidligere lineamenter. I disse områdene er topografiske lineamenter mindre egnede for geologisk anvendelse. Kartet er et nyttig hjelpemiddel, men må kombineres med geologisk ekspertise og andre undersøkelser. En svakhetssone er ofte et lineament, men et lineament er ikke nødvendigvis en svakhetssone, understreker han.
