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971.
在东北地区选取试验区,对比多种分类模型,提出一种基于多源多模态数据和多流CNN的岩体分类模型. 其中包括两个子模型:一是基于大尺度邻域和深度卷积神经网络的岩体提取模型;二是基于波段组合和多模态数据的多流CNN融合模型. 研究结果表明,预测结果图整体区域预测分布正确,总体精度评价指标达到84.4%,具有智能化程度高、客观性强的特点,能够为地质工作者提供辅助决策依据. 此外,还采用迁移学习策略对样本数量进行扩容,解决了CNN模型小样本问题.  相似文献   
972.
In some studies on landslide susceptibility mapping (LSM), landslide boundary and spatial shape characteristics have been expressed in the form of points or circles in the landslide inventory instead of the accurate polygon form. Different expressions of landslide boundaries and spatial shapes may lead to substantial differences in the distribution of predicted landslide susceptibility indexes (LSIs); moreover, the presence of irregular landslide boundaries and spatial shapes introduces uncertainties into the LSM. To address this issue by accurately drawing polygonal boundaries based on LSM, the uncertainty patterns of LSM modelling under two different landslide boundaries and spatial shapes, such as landslide points and circles, are compared. Within the research area of Ruijin City in China, a total of 370 landslides with accurate boundary information are obtained, and 10 environmental factors, such as slope and lithology, are selected. Then, correlation analyses between the landslide boundary shapes and selected environmental factors are performed via the frequency ratio (FR) method. Next, a support vector machine (SVM) and random forest (RF) based on landslide points, circles and accurate landslide polygons are constructed as point-, circle- and polygon-based SVM and RF models, respectively, to address LSM. Finally, the prediction capabilities of the above models are compared by computing their statistical accuracy using receiver operating characteristic analysis, and the uncertainties of the predicted LSIs under the above models are discussed. The results show that using polygonal surfaces with a higher reliability and accuracy to express the landslide boundary and spatial shape can provide a markedly improved LSM accuracy, compared to those based on the points and circles. Moreover, a higher degree of uncertainty of LSM modelling is present in the expression of points because there are too few grid units acting as model input variables. Additionally, the expression of the landslide boundary as circles introduces errors in measurement and is not as accurate as the polygonal boundary in most LSM modelling cases. In addition, the results under different conditions show that the polygon-based models have a higher LSM accuracy, with lower mean values and larger standard deviations compared with the point- and circle-based models. Finally, the overall LSM accuracy of the RF is superior to that of the SVM, and similar patterns of landslide boundary and spatial shape affecting the LSM modelling are reflected in the SVM and RF models.  相似文献   
973.
地震走时成像结果的准确性取决于初至到时的拾取精度,人工挑选初至效率低、成本高。前人研究表明深度学习可以应用于初至的自动拾取,然而传统的深度学习方法往往需要大量人工挑选的初至作为神经网络的训练集。文章利用U型卷积神经网络拾取单炮多道P波初至,研究表明P波初至拾取的均方根误差会随着训练集数量的增加而减少。训练集分别采用35炮和597炮数据时,对应的均方根误差分别为11.4和6.5 ms。参考半监督学习中数据增强方法,选取适合主动源数据的增强方法(随机剪裁、随机擦除等)用于拓展训练集。结果显示,以人工拾取总数据量的5%(35炮)作为小样本并进行随机擦除数据增强后,实现了均方根误差在5.5 ms(约3个采样点)以内,比未经增强的误差减少51%。与前人的深度学习方法相比,本文应用的数据增强方法可以在小样本的情况下实现主动源地震初至的高精度拾取。  相似文献   
974.
李天华  马玲  杨武年  张萍  邵怀勇  夏涛 《测绘科学》2007,32(4):124-125,118
本文以南京市为例,应用2001年11月16日Landsat7 ETM+和2005年中巴资源卫星遥感影像(校正后的4、3、2波段假彩色合成影像),采用遥感和GIS相结合的技术,对南京市建成区进行动态监测,并结合相关资料分析南京市建成区扩张特点以及驱动力。结果表明,南京市建成区主要是向西南和东北方向扩展,扩张特点为近郊城市化、郊区近郊化、农村城镇化。这种变化主要是受区位因素、社会经济和政策等因素影响。  相似文献   
975.
飞机类型检测是遥感影像分析领域的研究热点,在机场监控和情报分析等应用中起着重要的作用。其中,深度学习方法作为遥感影像分析领域广泛应用的手段之一,在飞机类型检测任务中仍面临许多问题,如使用未公开的自制数据集、实验复现困难、无法验证泛化能力等。同时,光学遥感影像易受光照条件、云雨变化等因素影响,使检测任务更加困难。为了解决这些问题,本文首先利用MTARSI数据集对样本进行筛选,再结合Google Earth等开源方法收集飞机影像,采用随机旋转、改变亮度等方法构建新的飞机类型检测数据集。其次,采用YOLOv5作为基础网络框架,针对其多层卷积和池化操作可能会削弱或完全丢失飞机特征的问题,进行多尺度优化训练,有效检测飞机类型特征。最后,利用跨数据集验证模型的泛化能力。实验结果表明,本文方法能准确、有效地检测出光学遥感影像中的飞机的具体类型,具有较强的鲁棒性和泛化能力,跨数据集进行飞机类型检测正确率达到82.12%,可为智能化的飞机目标语义分析、星上应用等研究提供技术支撑。  相似文献   
976.
理解城市环境对人类感知的影响,对城市合理规划及布局具有重要的人文参考价值。城市环境是一个动态变化的复杂系统,具有空间异质性的特点。由于研究方法的限制,在复杂的城市环境中,以往基于街景图像的城市感知研究难以全面精细地分析环境关键要素对人类感知的影响。本研究以武汉市中心为研究区,首先利用全卷积神经网络将街景图像分割为城市地物类型,耦合感知打分数据和随机森林算法建立6类城市感知模型;然后基于沙普利值方法分解在随机森林模型中各类城市地物对人类感知的影响,并识别城市环境关键要素;最后结合分解结果,探究在非线性模型中沙普利值方法的适用性和优势。结果表明:沙普利值方法能够有效考虑环境异质性,精确地定量表示在不同场景中各类地物对人类感知的影响;城市高楼、天空、绿地空间是对人类感知影响最大的3类地物,且地物的体积和分布与其对人类感知的影响有关,图像占比大、分布连续的地物对人类感知的影响比图像占比小、分布离散的地物对人类感知的影响大;受城市环境空间异质性的影响,主要地物类型对各类感知的影响程度和形式有显著不同;高楼与人类感知为非线性关系,且具有明显的单调递增或递减的形式;绿地空间与积极感知呈非线性关系,与消极感知呈线性递减的关系。基于可解释性方法,本研究主要分析城市环境关键要素对人类感知的影响特点,探究了城市感知模型中的可解释性问题,能够为城市感知相关研究提供方法参考和理论依据,同时也可为城市规划和景观设计提供参考。  相似文献   
977.
茶颜悦色作为中国本土奶茶品牌,将中国传统茶文化与时尚元素相结合,融入浓郁中国风,成为来长旅游者打卡必喝的一种奶茶饮品。探索其空间分布并对其门店选址适宜性进行评估对于优化门店布局、促进经济发展和提升旅游服务水平等具有重要的实际意义。本文基于高德地图API爬取长沙市茶颜悦色POI,运用平均最近邻指数、地理集中指数、不平衡指数、标准差椭圆、核密度估计等方法分析其空间格局,在此基础上融合多源异构空间数据选取一系列影响其空间分布的指示因子并运用随机森林模型对其门店布局适宜性开展实证研究。分析结果表明:① 长沙市茶颜悦色空间分布整体上为集聚型(ANN=0.354,G=40.283),围绕城市核心商圈集聚分布,形成了“一超多核”的空间格局;② 随机森林模型优化后的平均测试精度为92.18%,OOB测试精度为93.45%,其评价结果能够准确反映长沙市茶颜悦色门店选址适宜性与空间分布的异质性;③ 茶颜悦色选址适宜性结果表明,长沙市核心商圈内适宜性概率整体较高,存在明显的高值集聚现象,符合弗里德曼“中心-外围”理论。若将各商圈抽象为不同等级的中心地,其所提供的服务职能和影响范围受到空间距离衰减作用的影响,在空间分布上符合地理学第一定律;④ 特征重要性排序结果显示竞争环境、交通区位和社会经济发展因素对模型的贡献率较大,这与最小差异化准则强调集聚效应和传统商业选址强调区位选择相得益彰,因此在进行门店选址时可以重点考虑此类因素。本研究融合多源空间数据运用数据挖掘技术解决选址问题的方法和结论可以为茶颜悦色门店选址和空间布局提供参考和借鉴。  相似文献   
978.
遥感影像是地形测绘、三维重建等任务的主要数据源之一,分辨率影响着被测目标在影像上的表示能力,对后期三维模型的定位精度及重建效果起着重要作用。针对遥感影像像幅较大且目标特征表现复杂、细节丰富的特点,结合实景三维模型重建的需求,提出了一种增强型遥感影像SRGAN算法。克服了传统方法进行超分重建时易出现边缘效应、产生模糊重建的情况,改进了简单卷积网络仅能提取影像中较为浅层的特征信息,无法在提高分辨率的同时保留影像丰富细节的局限。本文所提算法在生成模型中使用密集剩余残差块进行深层特征提取,在判别模型中引入多尺度判别思想,从而保证遥感影像重建时特征纹理、细节信息、高频目标的完整与精确。实验构建不同时间、不同类型区域的遥感影像数据集,在此基础上将本文算法与Bicubic、SRGAN、ESRGAN算法进行对比分析,在超分重建中PSNR较对比算法提升约3个单位,渗透指数PI更趋向且稳定于1,SSIM与清晰度指标Q同样得到较好改善;在三维重建中影像密集匹配点数量得到提升,同时误差减少,模型精细程度和定位精度得到提高。结果表明,本文算法适用于遥感影像超分辨率重建问题,并在实景三维模型重建中对精度的提升表现较好。  相似文献   
979.
Several tasks related to geographical information retrieval and to the geographical information sciences involve toponym matching, that is, the problem of matching place names that share a common referent. In this article, we present the results of a wide-ranging evaluation on the performance of different string similarity metrics over the toponym matching task. We also report on experiments involving the usage of supervised machine learning for combining multiple similarity metrics, which has the natural advantage of avoiding the manual tuning of similarity thresholds. Experiments with a very large dataset show that the performance differences for the individual similarity metrics are relatively small, and that carefully tuning the similarity threshold is important for achieving good results. The methods based on supervised machine learning, particularly when considering ensembles of decision trees, can achieve good results on this task, significantly outperforming the individual similarity metrics.  相似文献   
980.
谢玉芝  汪洋 《地质论评》2023,69(4):1465-1474
岩石与矿物的地球化学成分数据具有高维度特征。传统的岩矿地球化学成分研究主要采用二元/三元图解判别法,准确率不高,在数理统计方法上有欠缺。机器学习方法非常适用于对大样本高维度的岩矿成分数据进行数理统计处理。笔者等在介绍机器学习常见算法基本原理的基础上,总结近5年来国内外学者将机器学习方法应用于岩石矿物成分数据研究的实例,包括:(1)根据矿物成分溯源其母岩(源岩)、判别矿床类型,(2)新生代火山岩溯源,(3)判别变质岩原岩,(4)依据岩浆岩成分判别大地构造环境等。已有的研究实例显示,机器学习方法的准确度明显优于传统的低维度判别法。机器学习本质是分析大样本数据的高维度变量之间的相关、归类等多元统计问题。推广机器学习的应用需要建设开放获取(Open Access)的矿物、岩石成分数据库,同时全面实施开放研究(Open Research)的发表策略。  相似文献   
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