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532.
深度神经网络虽然在震相拾取中取得了良好效果,但作为高复杂度的机器学习模型,深度神经网络在取得较高精度的同时需要付出较高的计算代价,而且试验研究表明震相拾取中并不需要过高的模型复杂度。为此,本文根据地震波形的特点设计了四种具有不同复杂度的深度神经网络改进模型,可以综合具体的精度和速度需求从中选取合适的模型。在此基础上,将改进模型与现有四种到时拾取的深度学习网络模型进行了对比,结果表明本文中的网络模型在到时拾取上具有较高的速度和精度。同时,本文的深度神经网络通过使用多种深度学习模型压缩手段可将震相拾取模型的大小压缩到2.0 MB以内,从而使得模型可以在低功耗设备上完成高速震相拾取的同时尽可能地减少精度损失。 相似文献
533.
利用1976—2014年安徽、江苏、河南、浙江省56个台站记录的近震数据,共提取4 922条Pg波震相走时数据,对安徽中部地区上地壳速度结构进行了二维层析成像反演。反演结果显示:安徽中部地区Pg波速度为6.50 km/s,其横向速度变化为-0.24~0.24 km/s,研究区速度异常分布范围较好地吻合于地表构造单元形态,速度分布特征还反映出不同构造单元在地质演化中存在构造机理和物质组成方面的耦合现象。大别山高压、超高压变质带下方不存在大规模的高速体。"霍山窗"等几个地震高发区均位于高、低速度异常区的边界地带,说明地壳速度的转换带亦是构造上的不稳定带,易于发生应力的转换和能量集聚,造成该地区小震频发或引发中强地震。 相似文献
534.
535.
536.
面向对象方法在SPOT5遥感图像分类中的应用--以北京市海淀区为例 总被引：32，自引：2，他引：30
SPOT5图像的空间分辨率高,局部异质性较大,采用基于像元的传统方法分类精度低,难以满足实际应用的需要。以北京市海淀区SPOT5图像为例,应用面向对象方法对其进行分类试验,并将该方法与传统基于像元方法的分类结果进行对比分析。结果表明:利用面向对象方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,有效抑制“椒盐现象”的发生,还可以显著提高分类精度。 相似文献
537.
538.
针对低空遥感系统在海域使用动态监视监测中的应用初步探索,我们尝试在山东海阳核电厂利用无人机低空遥感系统获取高分辨率遥感影像。通过对遥感影像进行分析处理,提取研究区域填海信息并进行研究,为海域使用监视监测提供数据支持。结果表明,无人机低空遥感系统具有机动灵活、响应迅速、分辨率高等优点,且能够到达载人飞行器无法到达的复杂或危险地区空域,在海域使用监视监测中的应用具有很高的可行性,今后可进一步搭载光谱仪等专业设备进行监测相关信息采集与分析,对海域监管有目标有选择地重点跟踪监测和保护,更好地辅助海域监管等保障工作。 相似文献
539.
为检验春季霜冻灾害和棉花播种及出苗期间的各温度指标，本文选用北疆1120个气象站和空间分辨率5km×5km的CLDAS多源融合实况数据，对2021年4月北疆春季霜冻灾害性天气中的平均气温、最低气温、最大降温幅度、温度≤0℃和温度≤12℃所有时刻的平均气温和累计小时数在北疆棉花主产区进行检验。利用气象站点数据、结合实地调查验证CLDAS数据在霜冻灾害性天气中的可用性，结果表明：CLDAS数据在均方根误差、气温预报准确率、平均气温和最低气温分布上对比地面气象站数据可信度较高，但在降温幅度、≤0℃分布区域和≤12℃持续时间上局部略有差别，总体来看在没有地面观测站点区域，CLDAS温度数据可代表当地温度，为分区域、分作物、分灾种精细服务到田间地头提供基础保障。 相似文献
540.