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以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。 相似文献
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
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河北迁安铁矿矿集区是我国典型的早前寒武纪条带状铁矿富集区和重要的铁矿石原料基地, 近年来其保有资源量不断下降, 急需开展深部资源找矿工作。基于地质与重磁数据等多源信息融合开展地质理论指导下的三维地质建模是当前深部矿产资源勘查与评价的重要途径和研究热点。本文以迁安铁矿集区为研究对象, 基于地质与重磁数据资料综合解译, 建立了1:5万迁安幅三维地质结构模型; 在此基础上, 以区域成矿理论和找矿勘查模型为指导, 总结沉积-变质型铁矿的控矿要素, 建立了综合信息定量预测模型; 进一步应用“立方体预测模型”提取成矿有利信息, 依据信息量值, 圈定了5个找矿远景区。研究表明, 重磁异常能够有效推断矿集区内断裂构造分布和含铁建造, 为区域性三维地质模型的建立提供支撑; 同时将传统的二维综合信息成矿预测方法拓展到三维空间, 预测结果为该区深部及外围找矿工作提供参考。 相似文献
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为解决我国高瓦斯煤层渗透性差导致瓦斯抽采率低的难题,利用超临界二氧化碳强扩散和溶解增透等独特优点,采用自制三轴渗透实验装置,开展不同温度下超临界二氧化碳作用后煤的宏观增透实验,在宏观增透实验基础上进行煤微观扫描成像实验。结果表明:恒定体积应力和孔隙压力条件下,不同温度超临界二氧化碳作用后,煤的渗透率较增透前提高一个数量级,但在二氧化碳的超临界温度范围内,煤的渗透率随温度增加呈负指数变化规律。超临界二氧化碳作用后,煤微观孔隙率较增透前提高两个数量级,随着温度增加,煤微观孔裂隙的演化速率减慢,孔隙率随温度增加呈负指数变化规律。宏微观实验数据同时表明,煤宏观渗透率随微观孔隙率增加而增大。超临界二氧化碳增透过程中,孔隙压力对低渗透煤层的增透效果起主控作用。 相似文献
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区域化探资料在提高农作物产量上的应用成果 总被引:8,自引:9,他引:8
1991年,利用冀东地区已有1:20万区域化探资料,进行了在农业中的开发应用研究,在此基础上,选择区内微量营养元素和有益元素缺乏区,开展了增施微量元素Zn、Mn、Mo、B和Co肥料提高水稻、玉米、花生和苹果产量的应用研究。试验结果表明,增施微肥后,水稻、玉米、花生产量提高,平均增产10%以上,亩增收入平均40元以上,苹果增产30%以上,亩增收入大于1000元,增产效果和经济效益是明显的。这项成果如在整个冀东地区推广,其经济效益将是巨大的。 相似文献