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121.
川西坳陷西充-梓潼地区下沙溪庙组沉积微相特征 总被引:2,自引:2,他引:0
在野外剖面、钻井取芯、镜下薄片观察的基础上,结合岩石学、沉积构造和测井曲线特征等沉积相标志,对川西西充-梓潼地区下沙溪庙组开展了沉积微相类型与特征研究。研究表明:西充-梓潼地区下沙溪庙组主要岩性为长石岩屑砂岩和岩屑长石砂岩,岩屑组分主要为沉积岩岩屑,方解石、绿泥石为主要胶结物,磨圆次棱角状,分选中等;发育了平行层理、交错层理、底冲刷沉积构造;研究区下沙溪庙组发育曲流河三角洲-湖泊沉积,曲流河三角洲在研究区主要发育三角洲前缘和前三角洲亚相,三角洲前缘水下分流河道微相是砂体主要富集环境,其空间展布主要是由北向南展布,平面上依次分布射洪、西充、南充三个砂体发育区。 相似文献
122.
针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势,引入端元正则项减弱端元间的共线性效应,从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分:一是网络结构初始化,二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值;非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验,得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度,证明了ENAE方法的鲁棒性。 相似文献
123.
高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging )数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。 相似文献
124.
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126.
127.
海洋频率域可控源电磁法作为海底石油勘探一项新的技术手段,在深海油气勘探中已经取得许多成功的实例。但是,目前在海底地层电磁正演、反演技术中,很少考虑上部海水的电阻率分层对接收数据的影响。这里利用海洋电磁一维正演程序,研究了海水分层情况对理论数据的影响。通过比较分析,可以发现考虑海水电阻率分层对海洋电磁响应有较强的影响,因此,在实际海洋正反演过程中,海水电阻率层应该与地下地层一起参与反演解释,才能提高整体反演解释精度。 相似文献
128.
不同等级或分属不同区域的控制点间,以及由不同单位布设的控制点间可能存在较大的误差。若将这些存在较大误差的已知点作为平差计算或坐标转换的约束,其结果必然会扭曲GPS测量的原有精度,特别是当这些点误差较大或含有粗差时,将严重影响GPS成果的可靠性,使高精度的GPS定位成果失去其本来的意义。本文分别探讨了平差结果直接分析法、实测基线比较法、单位权方差假设检验法和附合路线坐标闭合差检验法等对GPS控制网起算数据进行兼容性分析的方法,并采用其中几种对GPS控制网起算数据进行具体分析和计算,剔除了含有粗差的已知点,保证了控制测量成果的精度和可靠性。 相似文献
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