基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演     

陈堃  沈飞  曹新运  朱逸凡 《测绘通报》2020,(9):100-105

基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷，本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明，基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021，与线性回归和BP神经网络算法相比，与实测数据吻合度更高，可有效提高土壤湿度反演精度，证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   

辽东半岛五龙金矿床航空电磁场特征及找矿意义     

石连成  骆燕  江民忠  王志宏  朱琳  陈伟  韩鹏辉  陈志鹏 《地质学报》2020,94(10):3106-3119

五龙金矿床位于五龙矿集区中部，是矿集区内规模大的石英脉型金矿。为查明矿集区深部构造及指导深部找矿预测，需结合深部地球物理资料综合分析研究。本文基于五龙矿集区航空探测任务，并结合其成矿地质特征，研究了五龙金矿在平面、剖面、空间等维度的航磁、航空TEM、航空大地电磁特征及其找矿意义。研究表明：平面上矿体位于鸡心沟断裂东侧负磁背景场中NE与近SN、NW向弱磁异常带交汇处，中等 强剩余磁异常带的转折端、梯度带，视电阻率低阻区及中低阻梯度带，深部存在团块状视磁化率高值区；剖面上矿体位于“左低右高，上高下低”的视电阻率梯度带上，呈中低阻、低阻特征及强磁场区至弱磁场区的视磁化率梯度带上，呈浅部“上高下低”、深部“下高上低”的中等 弱磁特征；空间上矿体位于鸡心沟断裂东侧的断裂构造低阻带与岩体高阻异常带的梯度带。五龙金矿地质地球物理找矿标志的建立和深部高视磁化率异常区的存在，表明矿区深部1000~2000m空间与五龙金矿体视电阻率、视磁化率特征相似的地段，仍具有较好找矿潜力。  相似文献   

基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用     

张野  李明超  韩帅  任秋兵  朱月琴 《大地构造与成矿学》2020,(2):183-191

现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。  相似文献   

大数据驱动下的数字古地理重建：现状与展望     

张蕾  钟瀚霆  陈安清  赵应权  黄可可  李凤杰  黄虎  刘宇  曹海洋  祝圣贤  穆财能  侯明才  JAMES G. Ogg 《高校地质学报》2020,26(1):73

古地理学是一门强数据依赖性学科,古地理重建作为古地理学的核心任务之一,着眼于研究地质历史时期地球表面的地理、生物、气候面貌及其演化规律。随着大数据时代的来临,海量古地理数据的不断积累和计算机技术的高速发展使得标准化、智能化的数字古地理重建成为可能。文章通过介绍国内外与古地理相关的代表数据库及团队,总结其优缺点,提出大数据驱动下的数字古地理重建核心思路:(1)建立标准化的古地理学知识体系;(2)建立开放互动、动态更新的古地理数据库,并利用机器阅读技术等拓展数据来源;(3)建立标准化的古地理学数据质量控制体系;(4)利用机器学习技术建立各类型古地理重建模型,深度挖掘数据;(5)以可实时更新的智能数字地图集或多维动画形式输出成果。  相似文献   

改进的最小曲率迭代法在重力剖面数据插值中的应用     

朱文武  彭军还  高艳龙  李方舟  贾玥 《大地测量与地球动力学》2019,39(8):810-812

基于将约束点也作为待解算结点的思想，对传统最小曲率迭代法进行改进。改进后的方法在待解算结点周围存在约束点时，避免了根据约束点与待解算结点之间的不同关系需要进行分类推导的复杂过程，同时也避免了因使用泰勒展开式进行分解造成的精度损失，提高了解算精度。  相似文献   

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究     

陈霄燕  潘军  邢立新  蒋立军  孙也涵  仲伟敬  范博文 《地球信息科学学报》2019,21(12):1867-1876

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   

波段选择协同表达高光谱异常探测算法     

朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   

基于Android终端的GIS林业数据采集系统设计     

赵建鹏  朱行辉  李国洪 《测绘与空间地理信息》2020,(2):30-32,37

在野外利用智能终端设备采集数据可以保证获取资料的便利性与准确性。针对林业数据的数量庞大、科目多样、分布区域广泛等特点,本系统基于现有的Android平台结合百度地图API及定位SDK组件调用进行二次开发,实现地图接入、位置定位、路线搜索等服务,通过相关命令调用终端拍照等应用在数据库中实现数据采集、属性记录及导出功能,系统主要包括登录模块、采集模块、数据管理模块等。本文设计的Android终端GIS采集数据系统可以满足外业人员对林业数据的核查、修改与采集需求,为野外核查工作提供了新的模式和方法。  相似文献   

电离层局部格网降分辨率层析方法     

王文越  余接情  王颖  贾忱祎  吴立新  张绍良 《测绘学报》2020,49(7):843-853

网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。  相似文献   

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用     

于野  艾华  贺小军  于树海  钟兴  朱瑞飞 《遥感学报》2020,24(2):107-115

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献