Temporal replication of the national land cover database using active machine learning     

Galen J. Maclaurin 《地理信息系统科学与遥感》2016,53(6):759-777

Regional and national level land cover datasets, such as the National Land Cover Database (NLCD) in the United States, have become an important resource in physical and social science research. Updates to the NLCD have been conducted every 5 years since 2001; however, the procedure for producing a new release is labor-intensive and time-consuming, taking 3 or 4 years to complete. Furthermore, in most countries very few, if any, such releases exist, and thus there is high demand for efficient production of land cover data at different points in time. In this paper, an active machine learning framework for temporal updating (or backcasting) of land cover data is proposed and tested for three study sites covered by the NLCD. The approach employs a maximum entropy classifier to extract information from one Landsat image using the NLCD, and then replicate the classification on a Landsat image for the same geographic extent from a different point in time to create land cover data of similar quality. Results show that this framework can effectively replicate the land cover database in the temporal domain with similar levels of overall and within class agreement when compared against high resolution reference land cover datasets. These results demonstrate that the land cover information encapsulated in the NLCD can effectively be extracted using solely Landsat imagery for replication purposes. The algorithm is fully automated and scalable for applications at landscape and regional scales for multiple points in time.  相似文献   

郯庐断裂带张八岭隆起段晚中生代岩浆岩继承锆石U-Pb年代学:源区属性及构造意义   总被引：1，自引：0，他引：1  

谢成龙  陈娟  刘友勤  朱晓超  牛漫兰  向必伟 《岩石学报》2016,32(4):976-1000

大别与苏鲁造山带之间的郯庐断裂带张八岭隆起段,构成了华北与扬子板块之间的断裂边界。该边界带的深部结构状态长期以来存在着不同的认识。本文利用张八岭隆起带沿线出露的晚中生代岩浆岩中继承锆石U-Pb年代学信息,结合地球物理资料及Nd、Pb、Hf同位素资料,分析了其深部的岩浆源区属性及结构状态。张八岭隆起带北段晚中生代岩浆岩继承锆石年龄以1.9~2.7Ga为主,最大峰值年龄为2.5Ga;南段继承锆石年龄以2.2~2.6Ga为主,峰值年龄也为2.5Ga;郯庐断裂带庐江段则以含大量新元古代锆石为特征,在0.7Ga形成显著的分布峰值,并有早元古和少量太古代年龄信息。分析结果表明,张八岭隆起带北段的晚中生代岩浆岩源区为华北下地壳,南段的源区兼有华北和扬子陆壳的信息,而更南部庐江段则以扬子地壳源区为特征。电法剖面揭示,郯庐断裂主边界在张八岭隆起带下向南东倾斜,从而深部存在华北地壳;而南部庐江段转变为向北西陡倾,从而深部皆为扬子地壳。郯庐断裂深部产状特征支持其印支期应为斜向汇聚边界。而其中三叠纪继承锆石的缺失指示隆起带上变质岩应为原地岩石,而非来自大别造山带。  相似文献   

桩锚支护深基坑施工过程变形特征分析          下载免费PDF全文

仝霄金  陈圣仟 《山东国土资源》2016,32(10)

以济南市某大型深基坑工程为依托,通过FLAC3D对深基坑工程不同施工阶段的变形特性进行了数值计算分析;桩锚支护深基坑,地表最大竖向变行产生在距离基坑边缘10 m位置处,且最大竖向变形量为46.16 mm;最大水平位移发生在桩顶冠梁位置处,最大水平位移为53.45 mm,是基坑支护最薄弱环节,基坑呈现三角形状向内侧滑动的趋势。  相似文献   

Student Perceptions of a Recreation Trail Assignment as a Valuable Learning Experience for Geography Undergraduates     

Jo Beth Mullens 《The Journal of geography》2016,115(6):244-255

Charging undergraduate geography students with the task of designing a recreational trail in their local community offers an engaging experiential opportunity with potential to advance geographic learning in a real-world setting. This article presents an assignment in which students were asked to develop a recreational trail proposal for an undeveloped local conservation area and the results of a survey that asked the students to reflect and report upon the educational value of this experience one year later. Results of the survey validated the assignment's lasting value to the students across the cognitive, psychomotor, and affective learning domains.  相似文献   

Prediction of Seaward Slope Recession in Berm Breakwaters Using M5' Machine Learning Approach     

Alireza Sadat Hosseini  Mehdi Shafieefar 《海洋工程》2016,(1):19-32

In the design process of berm breakwaters, their front slope recession has an inevitable rule in large number of model tests, and this parameter being studied. This research draws its data from Moghim’s and Shekari’s experiment results. These experiments consist of two different 2D model tests in two wave flumes, in which the berm recession to different sea state and structural parameters have been studied. Irregular waves with a JONSWAP spectrum were used in both test series. A total of 412 test results were used to cover the impact of sea state conditions such as wave height, wave period, storm duration and water depth at the toe of the structure, and structural parameters such as berm elevation from still water level, berm width and stone diameter on berm recession parameters. In this paper, a new set of equations for berm recession is derived using the M5'' model tree as a machine learning approach. A comparison is made between the estimations by the new formula and the formulae recently given by other researchers to show the preference of new M5'' approach.  相似文献   

松辽盆地大陆深部科学钻探2号井完井暨学术研讨现场会召开     

编辑部 《地质论评》2018,64(4):6404912-6404979

正2018年5月26日,自然资源部中国地质调查局在黑龙江省安达市松科二井工程现场召开大陆科学钻探工程(松科二井)完井暨学术研讨现场会。中国地质学会常务副理事长兼秘书长、自然资源部中国地质调查局副局长、松科二井工程领导小组组长李金发宣布松辽盆地大陆深部科学钻探工  相似文献   

华北地块中部新构造运动   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

曹现志许立青  李三忠刘 鑫索艳慧戴黎明赵淑娟  王鹏程 《地质科学》2018,(3):835-859

由于印度板块持续向北运动,引起青藏高原的挤出,并于中新世末引起华北地块的向东挤出。大约在7.3 Ma,太行山西侧渭河盆地唐县面首先解体,继而向北、向东发展;到5 Ma左右,太行山东麓断裂带的右行走滑,导致华北中部唐县面全面解体,形成多个太行山内部山间盆地,以及太行山西侧山西地堑系。这些断陷盆地的断陷幅度各不相同,太行山西侧山西地堑系断陷幅度较大,太行山内部山间盆地断陷幅度较小,太行山东部的渤海湾盆地断陷活动不明显。伴随着盆地的形成,太行山相对进入快速隆升阶段。山西地堑系控盆断裂以及太行山东麓断裂带第四纪以来仍存在明显活动,切割并控制第四系,局部在地表形成地裂缝。华北地块中部的应力场恢复以及深部构造分析表明,深部地幔上涌对浅部伸展构造的形成具有重要的影响,深部构造演变与浅部构造演变具有高度的一致性和耦合性。太行山东部渤海湾盆地自中新世以来就进入拗陷阶段,断裂活动弱,构造演化与西侧差异较大,表明这期构造运动动力源于西侧,太行山东麓断裂带作为两侧差异演变的边界,调节着两侧的差异构造活动。  相似文献   

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例          下载免费PDF全文

李志辉  赵萍  李晓晖  袁峰  周宇章 《地质科学》2018,(4):1314-1326

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。  相似文献   

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究          下载免费PDF全文

季 斌周涛发  张达玉李晓晖 袁 峰 《地质科学》2018,(4):1347-1360

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。  相似文献   

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法   总被引：8，自引：3，他引：5  

张野  李明超  韩帅 《岩石学报》2018,34(2):333-342

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。  相似文献