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171.
耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。 相似文献
172.
高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
173.
蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献
174.
175.
Geophysical data sets are growing at an ever-increasing rate, requiring computationally efficient data selection(thinning)methods to preserve essential information. Satellites, such as Wind Sat, provide large data sets for assessing the accuracy and computational efficiency of data selection techniques. A new data thinning technique, based on support vector regression(SVR), is developed and tested. To manage large on-line satellite data streams, observations from Wind Sat are formed into subsets by Voronoi tessellation and then each is thinned by SVR(TSVR). Three experiments are performed. The first confirms the viability of TSVR for a relatively small sample, comparing it to several commonly used data thinning methods(random selection, averaging and Barnes filtering), producing a 10% thinning rate(90% data reduction), low mean absolute errors(MAE) and large correlations with the original data. A second experiment, using a larger dataset, shows TSVR retrievals with MAE < 1 m s-1and correlations 0.98. TSVR was an order of magnitude faster than the commonly used thinning methods. A third experiment applies a two-stage pipeline to TSVR, to accommodate online data. The pipeline subsets reconstruct the wind field with the same accuracy as the second experiment, is an order of magnitude faster than the nonpipeline TSVR. Therefore, pipeline TSVR is two orders of magnitude faster than commonly used thinning methods that ingest the entire data set. This study demonstrates that TSVR pipeline thinning is an accurate and computationally efficient alternative to commonly used data selection techniques. 相似文献
176.
177.
矿体产于平掌组变质绿片岩中,NW向F3断裂破碎带控矿。边缘向中央品位增高。研究构造延伸和矿源可扩大远景。 相似文献
178.
会泽超大型富锗铅锌矿、澜沧老厂大—超大型银铅多金属矿床和保山金厂河航磁异常深部找矿,先后取得重大突破,推动云南新一轮新、老矿山和磁异常区深部找矿积极性。建议禄丰中兴井125#—元谋甘泉村航磁异常、巧家药山航磁异常与石屏龙潭含多金属铁帽等的深部找矿应及早提上议事日程。 相似文献
179.
长江中下游庐江-枞阳火山岩矿集区深部结构与成矿作用 总被引:32,自引:16,他引:16
为探测长江中下游成矿带庐江-枞阳白垩纪火山岩盆地和铁、硫矿集区深部构造和地壳结构,探讨成矿深部控制条件,作者完成了穿越火山岩盆地的深反射地震剖面(150km,记录30s)和罗河铁矿区浅层高分辨反射地震剖面(20km),以及平行剖面的大地电磁、高精度重磁剖面,揭示了矿集区全地壳精细结构和电磁结构,同时开展区域构造测量和火山岩年代学研究,获得了新的认识。证实"耳状"的庐-枞火山岩盆地是一个沿北东向罗河断裂向东侧发育的非对称火山盆地,排除了另一半被断在西侧红层之下的判断;罗河断裂是一条切穿MOHO的深断裂,倾向南东,是引导地幔流体和岩浆上涌和喷发的通道,在中地壳形成岩浆房(反射亮斑);鉴别出多层界面,火山岩-侏罗系厚度约4~5km(其中火山岩厚度约3km),三叠系-震旦系变形层底界深度大致18~20km,变质基底组成中下地壳,MOHO平缓向北西倾,深度33~31km;追踪郯-庐断裂带的深部产状,陡立延伸到MOHO,宽约10km。从而揭示了早白垩系(132~127Ma)庐-枞火山岩矿集区深部过程与成矿、控矿作用。 相似文献
180.
多金属成矿区深地震反射剖面数据处理技术实验研究——以庐枞矿集区为例 总被引:2,自引:1,他引:1
针对庐枞多金属矿集区地震资料特点及浅、深多重探测目标,对深地震反射数据进行了处理技术实验研究。在区域长剖面上,为了获得矿集区地壳与上地幔结构的精细图像,解释成矿深部过程,开展了循序渐进的常规处理技术实验和精细处理技术实验。在矿区剖面,为了获得了浅层精细结构,针对变观测系统接收等特点,进一步开展了特殊处理实验。经过区域剖面与矿区剖面的多重处理实验,集成了一套矿集区深地震反射剖面数据处理方法与处理技术流程,为我国进一步的深部探测积累了技术与经验。 相似文献