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目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练,能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合,并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别。本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN卷积神经网络模型中,并采用MAP进行评价,研究中得到了较好的检测精度,证明在遥感影像数据中采用深度卷积神经网络进行目标识别有着广阔的应用前景。 相似文献
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基于光滑约束的最小二乘法是三维电阻率反演的主要方法,但该方法在某些情况下存在着多解性较强的问题,且普遍耗时较长,严重制约了三维反演方法的推广与发展.为改善上述问题,将表征模型参数变化范围的不等式约束作为先验信息引入最小二乘线性反演方法中,有效地改善了反演结果的精度,降低了反演的多解性问题.为了解决耗时较长的问题,基于预条件共轭梯度(PCG)算法和Cholesky分解法的特点提出了一套优化三维电阻率反演计算效率的计算方案.在该方案中,Cholesky分解法被用来求解敏感度矩阵计算中的多个点源场的正演问题,Cholesky分解法只需对总体系数矩阵进行一次分解,然后对不同的右端向量进行回代即可.将预条件共轭梯度法引入到三维电阻率反演方程的求解中,将雅可比迭代中的对角阵作为预处理矩阵,其具有求逆方便、无需内存空间的特点,有效地加快了收敛速度.对合成数据以及实测数据的反演算例表明,借助不等式约束和反演效率优化方案,最小二乘反演方法可得到较为精确的反演结果,有效地提高了反演计算效率,具有良好的推广前景. 相似文献
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直流电阻率法以其对含水构造响应敏感且适应性强的特点,是隧道施工期超前地质预报的常用方法.针对目前定点源三极观测方式易受到测线附近旁侧异常干扰与聚焦观测方式探测距离过短无法三维成像的问题,提出了一种基于多同性源阵列电阻率的隧道超前探测新方法,利用环形布置的多同性源供电压制隧道掌子面后方的异常体的干扰,同时增强掌子面前方远处异常体的敏感度,阵列电极测量可为含水构造的三维反演成像提供三维数据.首先,开展了含水构造超前探测的数值正演模拟,发现多同性源方法的视电阻率纵向微分曲线极小值以及与横轴的交点位置可对异常体位置进行定性判断,探讨了多同性源方法对后方及侧向异常干扰的响应特征及识别方法.其次,将电阻率光滑约束与轨迹光滑策略引入蚁群反演算法,提出了一种最小二乘方法与改进蚁群算法相结合的混合反演算法,反演数值算例表明混合反演算法能够实现含水构造的三维成像,较好地反演出不同距离的含水构造位置,并使其边界较为清晰.为了验证多同性源探测方法的探测效果开展了物理模型试验,多同性源阵列电阻率法能较好的反映含水构造的存在,与实际含水构造的位置较为相符. 相似文献
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Needle trap-顶空进样-气相色谱法分析地下水中的苯系物 总被引：3，自引：2，他引：1
利用Needle trap集现场采样、无溶剂提取和热解吸进样等多功能为一体的特点,针对密闭的20mL顶空样品瓶(10mL样品),通过优化提取温度、样品平衡时间、注射器推杆循环抽拉体积、加盐量及现场采样保存时间等条件,确定了Needletrap吸附提取地下水中7种苯系物的最佳条件,用顶空进样气相色谱法测定,方法加标回收率为84.27%～115.03%,检出限为0.06～0.09μg/L,精密度(RSD,n=7)<7%,符合EPA相关标准。建立的方法表明Needle trap适用于地下水中苯系物的提取分析。 相似文献
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