Estimación de parámetros morfológicos en rocas sedimentarias usando Fourier elíptico y redes neuronales

Abstract

El análisis de rocas sedimentarias es útil en las ciencias geológicas, el sector económico y la evaluación de riesgos. La redondez es un parámetro morfológico que proporciona información para caracterizar y clasificar el material sedimentario. Los grados de redondez se estiman a partir del contorno de la partícula. Waddell (1932) propuso un método notable basado en la medición de la curvatura de las partículas. Este método es preciso; sin embargo, no es invariante con la escala y la rotación. Este problema se puede resolver mapeando el contorno en el dominio de la frecuencia; sin embargo, el análisis espectral es una tarea difícil. Con base en estos dos enfoques, proponemos utilizar una red neuronal profunda cuya entrada es el espectro elíptico de Fourier y el objetivo es la redondez propuesta por Wadell. La base de datos de formación consta de 623 imágenes reales de rocas de algunos fenómenos geológicos. Hemos descubierto que las redes neuronales funcionan muy bien en el 88,8% de las rocas.