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地球化学勘查研究涉及大量采样工作,但在工作环境恶劣人们难以到达的地区,大范围、大比例尺的地球化学数据极难获取。本文基于极限学习机（ELM）构建遥感地球化学反演模型,弥补因为区域数据不足导致的找矿工作困难。依据偏最小二乘回归（PLSR）方法选取与地球化学数据相关性强的遥感影像成分,并根据极限学习机建立地球化学数据与遥感影像之间的非线性对应关系来获取未知地球化学异常,以此来指导找矿工作。实验中,选取研究区铜元素1：20万土壤地球化学数据与Landsat 8 OLI遥感影像进行反演分析。实验结果表明,基于ELM的遥感地球化学反演所取得的异常分布与已知矿点具有很好的对应度,验证了本文所提出模型的有效性。 相似文献
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针对四川省矿产资源分布特征,开展了矿山遥感监测工作,构建了“遥感数据源选取—遥感数字图像处理—遥感信息提取—野外验证—图件制作”相对完整且较为成熟的矿山开发遥感监测技术方法体系。以卫星光学遥感数据为主、航空光学遥感数据和雷达数据为辅,并采用无人机遥感图像; 在正射纠正、几何配准、数据融合等图像预处理基础上,结合有关资料建立矿山开采面、矿山建筑、排土场、尾矿库、选矿厂、滑坡和泥石流的遥感解译标志; 采取以目视解译为主、计算机自动提取与目视解译相结合、辅以野外验证的方法进行遥感解译; 建立以遥感调查数据为主要数据源的矿山地质环境评价指标体系与GIS定量评价方法,实现矿山地质环境评价; 采用矿山遥感监测与传统地质环境调查技术相结合方法,开展矿山环境综合治理区划研究。取得的成果与进展包括: ①首次建立了省域矿产资源开发环境本底数据库,为实现矿山开发环境动态监测和国土资源空间数字化管理提供了基础数据; ②监测成果已在矿产卫片执法、矿山环境治理和矿产资源规划等国土资源管理工作中发挥了重要作用,成为了四川省矿政管理的重要参考依据; ③开展了矿山遥感监测技术方法研究与探索,形成了适应川西南山区的矿山遥感监测技术方法体系。 相似文献
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Spectral unmixing is a key technology of optical remote sensing image analysis; it not only influences the accuracy of the extraction of land cover information and automatic classification of topographical objects, but also greatly hinders the development of quantitative remote sensing. Independent component analysis (ICA) is a statistical method which is recently developed to extract the independent linear components, and which can realize the extraction of endmembers as well as fractional abundances with little a priori knowledge. However, ICA still cannot process the correlations among the various components. To overcome this problem, variational Bayesian independent component analysis (VBICA) has been proposed to process optical remote sensing images. In the Bayesian framework, the separation of independent components of remote sensing image has finally been achieved with conditional independence standards of Bayesian network and approximate variational algorithm. In the simulative image and real AVIRIS hyperspectral remote sensing image, the VBICA algorithm demonstrates its better performance. The experiment’s results indicate that the proposed VBICA algorithm is feasible, which has obvious advantages and a good application prospect. The reason is that it can effectively overcome the correlations between the various components in remote sensing images and break through the limitations of traditional remote sensing images analysis. Last but not least, the VBICA algorithm is applied in the classification of the TM multispectral remote sensing images. Compared to basic maximum likelihood classification, principal component analysis and FastICA algorithms, VBICA improves the classification accuracy of remote sensing images, and contributes to the further extension of the application of ICA in remote sensing image analysis. 相似文献
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无人机遥感系统在国土资源执法监察中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
无人机遥感系统是一种新型的高分辨率影像数据快速获取方式,具有高效快速、精细准确、作业成本低等特点。本文介绍了无人机遥感系统的组成、特点,设计了无人机遥感系统在国土资源执法监察中应用的技术流程,并以芜湖县湾沚镇为航摄区域进行实例验证分析。通过遥感影像的几何校正、空三加密、图像拼接和数据精度分析等数据预处理,套合比对2011年度的卫星影像数据和第二次土地调查的土地利用现状数据库,对国土资源执法监察区域的土地利用变化情况进行了初步评价,取得了较好的效果。 相似文献
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In the present paper, we propose a new method for the estimation of the variogram, which combines robustness with efficiency under intrinsic stationary geostatistical processes. The method starts by using a robust estimator to obtain discrete estimates of the variogram and control atypical observations that may exist. When the number of points used in the fit of a model is the same as the number of parameters, ordinary least squares and generalized least squares are asymptotically equivalent. Therefore, the next step is to fit the variogram by ordinary least squares, using just a few discrete estimates. The procedure is then repeated several times with different subsets of points and this produces a sequence of variogram estimates. The final estimate is the median of the multiple estimates of the variogram parameters. The suggested estimator will be called multiple variograms estimator. This procedure assures a global robust estimator, which is more efficient than other robust proposals. Under the assumed dependence structure, we prove that the multiple variograms estimator is consistent and asymptotically normally distributed. A simulation study confirms that the new method has several advantages when compared with other current methods. 相似文献
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遥感信息在南水北调西线工程区构造解译中的应用 总被引：7，自引：1，他引：6
以南水北调西线工程区的构造解译为例,对信息源选择、波段组合、影像融合、几何精校正、图像镶嵌等一系列处理方法进行针对性研究,证实了该方法组合对南水北调西线工程区的遥感影像处理的有效性,进而建立了色调、形状、地层或岩体被错断、地貌形态差异和水系格局等解译标志.通过对断裂构造解译的实地验证,表明解译准确率达到90%以上,位置误差小于15m.与常规地质调查方法相比,遥感信息具有视域宽广、内容丰富、主要断裂突出、受地面条件限制较少、有效提高野外验证效率的优势. 相似文献
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土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,表明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时均能达到70%以上的训练精度,但因遗传算法搜索的解空间范围更宽广,使得基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。 相似文献
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如何高效存储、管理呈几何增长的高分辨率、高光谱遥感影像数据, 实现遥感数据的快速处理、检索和可视化是急需解决的问题.应用非关系型数据库技术, 设计了由遥感元数据库、遥感影像数据库以及影像金字塔3个部分组成的海量遥感影像存储模型; 建立了由硬件支撑层、数据层、数据服务层及应用层组成的遥感影像存储中间件.通过实验分析, 验证了基于非关系数据库的遥感影像数据存储模型及中间件对影像数据的读写、提取性能优于传统的关系数据库.研究成果可满足高分高光谱遥感探测与评价模型对海量影像高效存储、管理的需求, 具有重要的实用价值. 相似文献
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最小一乘法是一个既古典又新颖的方法,随着最小一乘解的实现问题近年来有大的突破,一些最小二乘法所不具有的优良特性,如直观性、稳健性、零误差性、可预测性、广义性等逐渐显现。最小一乘逼近是最小绝对值误差极小化的逼近,也称为“极小极小”逼近,由于极小极小逼近的最佳结果一定是零,所以零误差原理是最小一乘法的基本原理。最小一乘解是通过“代表式”的数据处理方式来实现的,由于排除了大误差数据的干扰,使最小一乘法具有较好的稳健性。而代表数据可按不同的应用而选择并确定,使应用具有了广泛性。对于预测而言,将端点数据设定为零误差数据,使数据的权重不再相等,而是往端点方向倾斜,端点数据具有最大的权重,且建立在无误差的基点上,这使得预测理论与模式变得合理,使预测的准确性得到保证。文中通过3个工程实例,介绍了最小一乘法在探索岩石或软土地基在沉降过程中的应用,其结果与最小二乘法的进行了比较,通过分析后给出如下主要结论：（1）最小一乘法的数据处理稳定性较好,波动幅度较小,预测结果较准;（2）一般不会出现最小二乘法数据处理中的矛盾及不合理的现象;（3）虽然时间t→∞的极限下沉量具有不可验证性,但最小一乘法的预测是建立在无误差的基点上,比最小二乘法的预测建立在有误差的基点上合理,加上有较好的稳健性,其结果更具参考性。 相似文献
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定量遥感找矿是遥感大数据在找矿应用中的一项前沿技术。本文采用多元回归分析方法,通过对多组不同数量地表铝土矿样本进行遥感建模与反演实验,探索样本量对定量遥感建模的影响。实验中,首先以地表采样获得的Al2O3、SiO2含量分析结果作为样本数据,再根据样本位置从Landsat 8遥感数据中分别读取1~7个波段反射率数据,然后利用SPSS软件,将Al2O3、SiO2含量与相应的1~7波段反射率进行多元回归分析,并分别建立Al2O3、SiO2含量遥感定量反演模型。为了得到最佳反演模型,随机选出6批不同数量的样本进行建模实验,每批样本大约2/3用于建模,其余1/3用于模型检验。实验结果表明:随着样本量增加,模型的判定系数(R2)均呈先快速升高后缓慢下降的趋势,反演结果的均方根误差则与之相反。当样本量为50左右时,判定系数取得极大值,均方根误差取得极小值,总体具有偏态分布特征。最后,利用遥感影像对样本量为50时建立的模型进行反演验证,研究区地表Al2O3、SiO2含量的反演结果与实际情况吻合得很好,从而证实了该建模方法具有可靠性,可以进一步推广使用。 相似文献
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利用遥感技术对澳大利亚芒特艾萨地区铜多金属矿的遥感地质特征进行研究。根据ETM遥感影像数据,对芒特艾萨地区的遥感地质矿产解译,总结和分析该区区域地层、构造和岩浆岩的影像特征。在解剖芒特艾萨铜矿等3处典型铜多金属矿床的基础上,分析各控矿要素的遥感影像特征,初步建立了该类型铜多金属矿的遥感地质找矿模型。根据找矿模型圈定1处遥感地质特征相符的找矿远景区。通过遥感影像数据研究,划分和进一步缩少找矿靶区,对减少境外矿产投资的盲目性具有一定的指导意义。 相似文献
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在平衡损失风险函数准则下,研究线性模型中回归系数的stein估计优于最小二乘估计(LS)的充分必要条件,然后在pitman closeness(PC)准则下比较了stein估计相对于最小二乘估计的优良性。 相似文献
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An increasing number of geological hazards threaten human life and property in mountainous areas, especially in China. Existing studies on the prevention of geological hazards mainly focus on natural factors and ignore the impact of human activities on geological hazards. This study aims to enrich our knowledge of the impact of human activities through a case study from the Shennongjia mountainous area, China. Spatial regression models were used to quantify the impact of different construction activities on geological hazards based on remote sensing images, local statistical data, land-use data and geological hazards distribution data. The Shennongjia case revealed the following: (1) The global Moran’s I index of the distribution of geological hazards was 0.35, which showed obvious spatial autocorrelation characteristics. (2) From the multiple model comparison, the spatial lag model was more suitable for quantifying the impact of human activities on geological hazards than the least squares regression model and the spatial error model. (3) Road construction and building construction were the main causes of geological hazards, whereas agricultural activities and mining activities had only a limited effect. The evidence reported here could enable governments to constrain human activities and to reduce the geological hazards in mountainous areas across China and beyond. 相似文献
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遥感技术在蓟县北部矿山开采动态监测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
矿产资源开发遥感动态监测工作的基本做法,是通过遥感图像的信息提取、解译,结合实地调查,对矿山开采规模及其对环境的影响进行客观的反映。在进行不同时相遥感影像融合实验中,运用不同的增强处理,分别赋予红、绿、蓝三色于各波段,提取不同传感器在不同时间所获取的影像不一致性和互补性产生的异常信息,直观的反映了不同时期矿山开采的变化。此方法对矿山开采动态监测在边界确定、圈定范围、数据更新等方面提供了新的技术手段,解决了以往这些资料的获取途径和方法存在的误差大、速度慢等问题。 相似文献
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Material properties are essential in the design and evaluation of pavements. In this paper, the potential of support vector regression (SVR) algorithm is explored to predict the resilient modulus (MR), which is an essential property in designing and evaluating pavement materials, particularly hot mix asphalt typically used in Oklahoma. SVR is a statistical learning algorithm that is applied to regression problems; in our study, SVR was shown to be superior to the least squares (LS). Compared with the widely used LS method, the results of this study show that SVR significantly reduces the mean‐squared error and improves the correlation coefficient. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献