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81.
韩建光  王卿  许媛  刘志伟 《地质论评》2023,69(4):2023040015-2023040015
基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进:在Cycle- GAN的生成器(去噪器)中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。  相似文献   
82.
83.
实时烈度预测可在破坏性地震波到达前,根据P波估计地震可能造成的最大影响.预警对象可以采取措施,降低可能造成的损失.P波位移幅值是一种有效估计地震动峰值的参数,然而单个或多个参数难以全面表征地震动中的信息.同时,参数的计算需要确定时间窗大小,无法实现连续预测.为了解决上述问题,提出了一种基于长短期记忆网络的实时地震烈度预测模型.基于2010-2021年K-NET数据构建模型,并选取2022年3月MJMA7.3地震事件作为案例验证模型.结果表明,P波到达后可以在记录的每个时间步预测烈度,P波到达3 s时在测试集中准确率为96.47%.提出的LSTM模型改善了烈度预测的准确性和连续性,可为地震预警、应急响应等提供科学依据.  相似文献   
84.
薛瑞洁  熊杰  张月  王蓉 《现代地质》2023,37(1):173-183
针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。  相似文献   
85.
王龙  万刚  黄河 《测绘工程》2015,(2):42-46
街景地图是全景图与二维在线地图的结合,它以实景作为辅助传统地图抽象描述的表达手段,提高地图的空间认知功能。街景地图为用户提供固定视点的360°自由漫游与全景图点间漫游。街景地图中全景图布设呈线状分布,点间距离短、漫游频繁,因此,漫游需保持一定的空间连续与空间纵深。文中对街景地图这一全景图漫游技术应用环境的特点进行分析,引入能够从单张照片恢复一定深度信息的TIP算法,并将其运用渲染到纹理、着色器等技术,对TIP算法实现过程进行改进,在保证一定运行效率的前提下,提高街景地图的漫游效果。  相似文献   
86.
高琛  冯德俊  胡金林  王杰茜 《测绘科学》2021,46(11):32-38,46
针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作.  相似文献   
87.
林娜  张小青  王岚  冯丽蓉  王伟 《测绘科学》2021,46(9):109-114,156
针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5%、86.7%、84.5%;93.2%、92.1%、92.6%.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值.  相似文献   
88.
89.
以卫星影像大数据和时空数据挖掘技术为基础,采用深度学习框架支撑,构建了面向新增建设用地遥感监测应用需求的深度学习训练平台,可智能发现自然资源督察线索,全面提高自然资源督察问题的发现能力。该技术可广泛服务于大范围、高频次的督察工作,为督察工作提供更及时客观全面的信息基础和保障。  相似文献   
90.
目前ToF相机标定多是利用激光反射强度图像并采用张正友棋盘格的标定方法,通过最小化重投影误差对相机参数进行优化.但因图像分辨率的影响,像点坐标的准确提取存在困难,通常包含较大的误差,解算方法对噪声也较为敏感.预期今后的研究将更多地结合距离值信息,并进一步提高像点坐标检测的准确性,优化相机模型,以提升解算方法的稳定性和精度.  相似文献   
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