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在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。 相似文献
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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
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