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趋势面分析在水深测量数据处理中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
趋势面分析是用一个数学函数代表几何平面或曲面模拟事物的空间分布,以反映其分布的规律或趋势.利用趋势面分析法处理埕岛油田海区CB6C井区的水深数据,识别水深测量中出现的水深误差. 相似文献
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本数据集综合应用岩性-构造-矿化蚀变专项填图、遥感、物探、化探、钻探等多种方法进行数据采集,完成路线调查长度520.65 km,采集水系沉积物样品2 047件,遥感数据解译面积461 km2,化学分析样167件。重点对燕山早期成矿岩浆岩、含矿建造、控岩控矿构造,以及矿化蚀变标志等进行了调查划分,明确区内银金多金属矿主要成矿地质体为燕山早期花岗闪长岩,控岩控矿构造为北东向逆冲断裂及其次级裂隙。在此基础上,编制了1:50 000银坑幅建造构造图,利用数字化填图系统(DGSS)创建了区内矿产地质图数据库,全面汇编了重要建造构造、地质界线、断裂、岩浆岩等图层属性库;完善了银坑式中低温岩浆期后热液矿床找矿预测模型,突出了区内矿产与建造构造之间的成因联系。 相似文献
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随着海上交通运输业业务需求的不断增加,传统的目标检测方法已无法满足实际需求。由于卫星遥感技术的快速发展,基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标自动识别具有显著的应用潜力。近年来,深度学习技术在目标检测领域逐渐显现出优势,特别是YOLO (You Only Look Once)模型以其较高的精度和计算效率,为SAR舰船目标的识别提供了一种新的方法。为对比不同的YOLO模型在舰船目标识别领域的性能及其相比于两阶段深度学习算法的优势,本文首先对YOLO系列的结构进行了归纳总结;其次对当前广泛使用的数据集进行了对比分析,并基于SAR图像数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)的样本进行重新标注构建出本文的数据集;然后将YOLO系列模型与两阶段目标检测方法——更快速的区域卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)在SAR舰船目标检测的精度和速度两方面进行对比实验;最后在YOLOv5模型的基础上对主干网络(Backbone... 相似文献
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