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灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术。文中以甘肃省舟曲县为例,利用2018年1月－2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据,通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息,利用随机森林模型识别潜在的滑坡体。结果表明:使用已有的滑坡数据集,采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体。潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域。舟曲县整体形变沿东西向发生,主要分布于舟曲县东北和西南方向,与潜在滑坡点高度重合。识别出的潜在滑坡点（立节乡北山滑坡）,年形变量达到0.12?m,于2021年1月18日发生滑坡,该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性。 相似文献
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地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一。本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm-BiLSTM-Attention-CRF,该模型通过改进的预训练层BERTwwm并在模型中加入Self-Attention模块,显著提升了复杂地质实体的识别精度,对地质实体识别的精度达到92.67%的精确率,94.21%的召回率,以及93.29%的F1值。同时,为降低标注成本,提升小规模数据集的识别精度,本研究优化了模型构建流程,采用模型辅助标注方法,加快数据集的标注速度;改进简单数据增强方法,并利用地质字典有效扩充数据集,降低了人工标注的难度。经过实验证明,本研究提出的改进方法提高了地质实体识别效果,为地质文本分析提供了一种高效且经济的解决方案,有助于推动地质领域知识图谱的构建和地质信息的智能化处理。 相似文献
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受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北... 相似文献
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针对传统地质灾害调查手段难以有效识别高位远程、高植被覆盖下地质灾害隐患问题,本文研究采用InSAR、机载LiDAR、无人机光学遥感等技术,系统开展了九寨沟地震区域地质灾害隐患早期识别工作。通过SAR数据处理、激光点云数据处理、无人机影像处理等过程,构建了一套集成纹理特征、形变特征、形态特征的地质灾害隐患识别遥感解译图谱。通过综合应用多源遥感技术,完成了九寨沟核心景区230 km2范围内的地质灾害隐患早期识别任务,突破了以往地质灾害灾害调查灾害隐患看不见、看不清、看不准的难题,提高了该区域地质灾害隐患识别的成功率。研究表明,综合应用InSAR、机载LiDAR、无人机遥感等探测技术可以有效提高艰险复杂山地环境地质灾害隐患的识别率,可以为地质灾害隐患早期识别提供技术支撑。 相似文献
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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。本文在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型（ALBERT）—双向长短时记忆网络（BiLSTM）—条件随机场（CRF）模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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地球科学（以下简称地学）知识图谱将地学知识以有向图的方式进行形式化表达，具有强大的知识表达能力、开放互联能力和推理预测能力，是地学与人工智能交叉融合发展的基础设施之一，已成为当前地学研究中重要的研究热点。因此，国际上很多科学组织或团队先后开展了地学领域的知识图谱研究，并构建了一系列具有代表性的知识图谱。然而，目前尚缺乏对这些知识图谱的深入研究和分析。文章从基本情况、构建方法、主要内容及特点等方面，对当前国际上主要的地学领域知识图谱进行了系统的比较分析,并在此基础上，指出了对未来地学知识图谱研究的启示：从构建方法上，应构建地学知识图谱统一表达模型，建立融合多源、多模态数据的知识源，研究地学知识表示与计算方法；从内容上，应加强地学知识时空特征描述，考虑地学知识复杂时空关系和推理规则；从应用上，应发展地学知识质量评估和修正方法，提升地学知识图谱应用成效。 相似文献
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《世界地质》2019,(4)
遥感技术具有宏观性、综合性和便捷性等特点。为研究松辽平原中部地区第四纪以来的水系演变特征,笔者搜集了研究区的多源遥感数据:Landsat TM数据、Sentinel-2A数据、高分一号数据、谷歌卫星影像以及数字高程模型(DEM),在建立古河道解译标志体系的基础上完成研究区地表及浅埋古河道的解译工作。由古河道的解译成果及解译古河道的新旧关系,联系研究区新构造运动特征反演其水系的演变过程,查明该地区水系第四纪以来先后经历了向心状古大湖时期、南北贯穿时期以及现今受松辽分水岭影响时期,结合三维可视化技术直观地再现各个时期的自然概况,并从生态环境的角度出发,阐述水系演变对当地生态环境的影响。 相似文献
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积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。 相似文献
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云南普朗铜矿区是我国提高战略性金属矿产铜矿资源的主要潜力地段,该矿区位于多云多雨山地高原区,采用传统地面调查方法开展找矿勘查工作受限较大,而遥感技术可在其中发挥重要作用。鉴于此,本研究选取ASTER和Sentinel-2A多光谱遥感数据,在光谱协同统一两种数据源的地表反射率基础上,采用高通滤波(High-Pass Filtering,HPF)的融合方法兼顾两种数据在短波红外波段和可见光近红外波段的优势,获取了具有高空间分辨率和高光谱保真度的ASTER-Sentinel-2A融合数据集;进而利用"比值+主成分分析法"与"主成分分析+能谱-面积法",开展了普朗铜矿区矿化遥感蚀变信息识别,并通过深入分析及野外验证,提出了对普朗铜矿蚀变信息分布特征及找矿潜力地带的新认识:(1)在原蚀变填图工作中判定为青磐岩化带的东部区域,重新进行了蚀变带的划分;(2)东部区域中新划分的钾化硅化带和绢英岩化带,具有较大找矿潜力。本研究可为普朗铜矿找矿勘查提供参考。 相似文献
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纹理特征辅助的S AR影像冰川识别 总被引：1，自引：1，他引：0
青藏高原的冰川监测对气候变化研究有着重要的意义,通过遥感图像可以大范围长时间的监测冰川的变化,识别冰川边界是研究的重点。为了研究SAR影像纹理特征在冰川识别中的作用,以喀喇昆仑山地区的克勒青河上游为研究区,利用2018年Sentinel-1A数据进行干涉处理得到相干系数,然后基于相干系数提取了均值、方差、同质性、反差、相异性、熵、相关性共7种纹理特征,并对不同纹理特征组合之间的提取效果进行了比较。结果表明VV极化方式下均值、方差、同质性、相异性的特征组合冰川识别效果最好。据此提取了克勒青河上游区域的冰川边界,最高精度达到91.36%,该方法明显优于基于相干系数图的阈值分割法和基于光学影像的波段比值法,冰川识别精度提高了约2%。 相似文献
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知识图谱是形式化描述实体及其相互关系的知识系统,其在应急救灾、时空预测决策等方面发挥着重要的作用.灾害应急领域面临数据骤增而应急关键知识匮乏问题,由此从灾害链角度分析地质灾害发展过程中关联的诸多要素,提出了一种自顶向下和自底向上结合的地质灾害链知识图谱构建方法 .首先,基于灾害链角度对地质灾害间复杂形成机理及成链规律进行分析,在已有地质灾害知识基础上,基于自顶向下方法建立了统一的用于信息抽取的地质灾害链本体语义表达框架,包括描述地质灾害知识体系的地质灾害事件本体、承载地质灾害发生的地质环境本体、受地质灾害作用下的地理对象本体及地质灾害在灾前、灾中和灾后时空过程中对应的应急处置方法本体;其次,结合自底向上方法构建数据层,通过知识融合、知识存储对概念、实例与属性等要素及其关联关系进行识别;最后以汶川地震为例并对知识图谱进行可视化表达.结果表明,本方法能有效地对四类要素及其关系进行识别,实现了数据-信息-知识的转换,为地质灾害领域的知识图谱构建提供技术参考. 相似文献
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将具有多元异构性和复杂语义的矿床数据转化为结构化数据,是目前矿产资源勘查大数据领域面临的关键问题。传统的机器学习方法无法精确描述实体概念、属性及其属性值的语义信息,导致多源异构数据的可解释性较差。因此,可解释性的知识图谱已成为当前研究的热点。然而,当前矿床领域本体构建研究仍相对匮乏,这阻碍了矿床知识图谱的研究。本文聚焦于矿床领域的概念、关系、属性描述,结合知识工程、叙词表、复用前人本体及专家知识,采用基于知识工程和基于顶层本体相结合的本体构建方法,使用本体开发工具Protégé构建了以时空矿床文本为基础的矿床领域本体库,实现了矿床知识概念、关系的系统化、规范化、形式化表达。然后运用Neo4j构建本体库知识图谱,并以庞西垌多金属矿床为案例,将矿床本体与矿床数据进行了知识图谱连接,展示了矿床本体作为知识图谱骨架的重要性。本文研究对下一步矿床知识图谱推理分析具有一定的指导意义。 相似文献
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地表塌陷积水和煤堆的识别与区分是煤矿开采区环境保护的重要工作内容。本文利用HJ-1A卫星CCD遥感影像数据,以神东矿区为例,在深入分析矿区煤堆、塌陷积水、其它水体和工矿用地等地物的光谱特征基础之上,通过波段反射率差异和归一化水体指数(NDWI)构建了矿区内煤堆和塌陷积水的遥感提取与识别决策树模型。模型分析表明,塌陷积水的NDWI指数范围为[0.02,0.13],与部分裸土/工矿用地容易混合,需要利用红光通道阈值进行剔除。煤堆与其他非水体地物都有较明显的区分但与塌陷水体较为一致,需进一步通过红色通道阈值加以区分,当阈值为0.14时研究区提取结果最佳。研究区内共提取出煤堆373个,面积4.96 km2,塌陷积水11个,面积0.51 km2。通过与2.5 m空间分辨率的SPOT卫星目视解译验证表明,本文利用HJ-1A CCD影像数据识别总精度可达97.77%,构建的决策模型适用于矿区内煤堆及水体信息的自动提取。 相似文献
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利用多源遥感数据定量反演矿区复垦植被生物量是高效、动态、大面积监测土地复垦和生态恢复效果的必要手段之一。本文以内蒙古草原露天煤矿为研究区,联合遥感光学与雷达数据各自的优势,探索基于Worldview-3(WV-3)与Sentinel-1 SAR数据的矿区复垦植被生物量反演方法,选择主成分-小波变换(W-PCA)算法对WV-3与Sentinel-1 SAR数据进行融合,揭示波段反射率、植被指数、后向散射系数及纹理特征等参数与生物量之间的相关关系,建立多变量的生物量反演模型,并分析不同生物量模型的空间不确定性。结果表明:(1)通过W-PCA算法得到融合后的图像,信息熵的提高反映了融合图像与光学WV-3图像相比具有更多的细节信息,平均梯度的提高反映了融合图像与Sentinel-1 SAR图像相比具有更高的清晰度和更丰富的纹理信息。融合后的第8波段相关系数最高、光谱扭曲度最低、光谱保真度最高。(2)通过相关性分析,发现增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)、VH极化、VH均值纹理以及融合后第8波段与生物量显著正相关。WV-3的NDVI与Sentinel-1的VHME建模精度(R2=0.834 0,RMSE=16.464 6 g/m2,Ac=81.52%)最高,融合后的第8波段验证精度(R2=0.798 3,RMSE=22.828 3 g/m2,Ac=74.64%)最高。(3)基于不同模型的残差不确定性分析,Sentinel-1 SAR数据变量建立的模型估测结果更容易出现高估及饱和现象,两者联合变量建立的模型可实现优势互补,利用融合数据建立的模型明显改善生物量小于40 g/m2时的高估计现象以及生物量大于100 g/m2时的两者饱和现象,其不确定性降低2.42~9.68 g/m2。因此,利用光学和雷达遥感融合能够有效提高复垦植被生物量的估算精度,为草原矿区复垦植被精细监测提供有效的数据支持。 相似文献
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Sentinel卫星凭借其超高的辐射分辨率、稳定的轨道系统、较大的覆盖能力、较短的重返时间、可免费下载的数据,在斜坡灾害识别监测方向上有广泛的应用。自1963年意大利瓦伊昂特大滑坡发生以来,岸坡地质灾害一直是峡谷区水库关注的主要问题之一。以金沙江上游溪洛渡水库区为例,结合PALSAR-2、TerraSAR-X数据,评价Sentinel-1 SAR数据在西南山区水库变形斜坡InSAR监测中的适用性,以理论结合实际结果分析Sentinel-1数据是否可以在一定条件下替代其他商业数据,为今后相关行业应用提供参考。结果显示:Sentinel-1数据在研究区可解译的变形斜坡约200处,类型有滑坡、危岩体和塌岸;经现场核查,Sentinel-1数据解译的最小变形斜坡投影面积约为2400 m2,约35 m(长)×77 m(宽)大小,共16个变形像元聚集。高山峡谷区叠掩、阴影现象严重,通过对雷达常用观测模式下的SAR数据的比较,在SAR数据交集区域,有效观测面积为Sentinel-1升轨70.3%,Sentinel-1降轨68.9%,PALSAR-2升轨70.4%,PALSAR-2降轨67.6%,TerraSAR-X降轨52.5%,在不考虑分辨率的情况下,在库区Sentinel-1数据与其他两种SAR数据观测能力相比持平或更优秀。6月至11月初是溪洛渡水库的水位上升期,周边植被发育较好,造成数据相干性较差,2017年后Sentinel-1A(1B)双星拍摄获取的SAR数据量增加,高频观测可使相干性提高,利用2017年后该卫星数据可有效识别水库蓄—排水周期内的区域性变形斜坡发育变化情况。当长时间缺失SAR数据时,会造成最近一对SAR数据间的某些像元测量的变形超过其InSAR最大量程,解缠时丢失相位周期。Sentinel-1数据由于连续性较好,监测斜坡的变形趋势较为连续,因此更适合连续小变形的趋势识别。 相似文献