基于多源信息与深度学习特征提取的人口空间抽样方法     

淳锦  张新长  郭海京  张建国  金诗程 《测绘通报》2021,(8):42-47

人口抽样调查是通过人口样本估算区域人口总体的一种手段。由于人口分布通常具有空间差异性,传统的抽样调查理论难以满足日益增长的空间抽样需求,合理高效的人口空间抽样调查方法对于人口统计、研究人类活动、解决城市问题等有重要意义。本文提出一种基于多源信息与深度学习特征提取的人口空间抽样方法。在不透水面信息的辅助下,利用四叉树分割进行分层抽样,初步选择出可能存在人口分布的调查样本,并通过深度学习的常用模型——卷积神经网络估算样本建筑物密度,以辅助最终调查样本的选择与调查方案的制定。研究结果证明,该方法能够有效地筛选与人口分布密切相关的抽样区域,排除大量的无用样本,提高了人口调查的效率,节约了大量调查成本。  相似文献   

MS-VSCN:用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络     

彭锦超  万刚  李科  李锋 《测绘科学技术学报》2021,38(1):56-63

影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用。提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络。该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补。首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与每个普通卷积模块平行设置一个或多个空洞卷积模块,得到的特征经过融合后输入下一个网络层进行特征提取;最后,根据网络输出特征间的欧氏距离对影像的相似度进行比较,从而完成影像匹配关系的判别。实验结果表明,本文提出的方法在测试数据集上的性能优于对比方法,能够有效地完成影像匹配任务。  相似文献   

基于卷积神经网络和黄铁矿大数据判别金矿类型     

朱昊磊  杨兴科  何虎军  李展  张鑫雨  崔文玮 《地质学报》2023,97(10):3396-3409

黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具...  相似文献   

Development of wavelet network model for accurate water levels prediction with meteorological effects     

《Applied Ocean Research》2015

Accurate water levels modeling and prediction is essential for safety of coastal navigation and other maritime applications. Water levels modeling and prediction is traditionally developed using the least-squares-based harmonic analysis method that estimates the harmonic constituents from the measured water levels. If long water level measurements are not obtained from the tide gauge, accurate water levels prediction cannot be estimated. To overcome the above limitations, the current state-of-the-art artificial neural network has recently been developed for water levels prediction from short water level measurements. However, a highly nonlinear and efficient wavelet network model is proposed and developed in this paper for water levels modeling and prediction using short water level measurements. Water level measurements (about one month and a week) from six different tide gauges are employed to develop the proposed model and investigate the atmospheric changes effect. It is shown that the majority of error values, the differences between water level measurements and the modeled and predicted values, fall within the −5 cm and +5 cm range and root-mean-squared (RMS) errors fall within 1–6 cm range. A comparison between the developed highly nonlinear wavelet network model and the harmonic analysis method and the artificial neural networks shows that the RMS of the developed wavelet network model when compared with the RMS of the harmonic analysis method is reduced by about 70% and when compared with the RMS of the artificial neural networks is reduced by about 22%. It is also worth noting that if the atmospheric changes effect (meteorological effect) of the air pressure, the air temperature, the relative humidity, wind speed and wind direction are considered, the performance accuracy of the developed wavelet network model is improved by about 20% (based on the estimated RMS values).  相似文献   

Resolution of Seamount Geoid Anomalies Achieved by the SARAL/AltiKa and Envisat RA2 Satellite Radar Altimeters     

Walter H. F. Smith 《Marine Geodesy》2015,38(3):644-671

The resolution of seamount geoid anomalies by the SARAL/AltiKa Ka-band radar altimeter is compared with the Envisat RA2 Ku-band altimeter using cross-spectral analysis of exact-repeat profiles. Noise spectra show white noise floors at root-mean-square levels around 8 mm per root-Hz for AltiKa and 19 mm per root-Hz for RA2, and are colored at wavelengths longer than a few km, with a spectral hump similar to that seen in Jason-2 data. The AltiKa noise level is lower than the RA2 noise level by more than one would expect from the ratio of their pulse repetition frequencies. Large outliers are present in data from both altimeters, always of one sign (range too long), and show little correlation with rain or other error flags. Seamount anomaly signal to noise ratios are 30 to 10 dB for AltiKa and 3 to 8 dB less for RA2, decreasing as seamount size decreases. Seamounts as small as 1.35 km tall are resolved by both instruments, with significantly better performance by AltiKa due to its lower noise level. If AltiKa can fly a geodetic mission, it will find many presently unknown seamounts.  相似文献   

水下自主机器人水动力预报方法研究     

江新刘汉明  钟后阳 《海洋技术学报》2015,34(1):43-49

针对水下机器人操纵性优化设计中水动力系数预报问题,在水下机器人水动力预报中引入艇体肥瘦指数概念,确定了水下机器人艇体几何描述的五参数模型。提出采用小波神经网络方法预报水下机器人水动力,确定了神经网络的结构,利用均匀试验设计方法,设计了神经网络的学习样本。研究结果表明,只要确定适当的输入参数,选择适当的学习样本和网络结构,利用小波神经网络方法对水下机器人水动力进行预报可以达到较好的精度。  相似文献   

海图更新自动检测系统的设计与实现     

李春菊  崔洪生  李钏 《海洋测绘》2015,35(3):50-52

海图更新通常是局部要素更新、但是为了防止误操作或拓扑关系变化等原因造成未更新区域要素变化,需要对全图进行检查验收,大大降低了生产效率,同时也增加了人为出错概率。以海图未更新区域自动检测为研究对象,从局部要素更新海图的质量检查内容和特点出发,结合海图更新出版流程,提出了基于数字海图矢量数据比对的质量检查方法,设计了自动更新检测流程,实现了局部更新海图未更新区域要素数据的自动质量检查。应用实践证明,文中提出的方法提高了局部要素更新海图的质量水平和质量检查效率。  相似文献   

中钢澳大利亚 Carpentaria 锰矿矿权区 ASTEＲ数据蚀变信息提取研究     

石玉龙  林子瑜 《世界地质》2015,34(2):543-550

应用 ASTEＲ 多光谱卫星遥感数据,根据与锰矿相关的蚀变矿物光谱特征,采用主成份分析算法,提取了中钢集团所属的澳大利亚 Carpentaria 锰矿矿权区铁染、羟基、碳酸盐化、锰和硅化的蚀变信息。ASTEＲ 数据在锰矿化蚀变信息提取中能更好的识别不同类型含羟基蚀变矿物,能更好的提取含三价 Fe 离子的蚀变信息及锰矿物蚀变信息。对这些蚀变信息进行深入分析将有助于矿权区锰矿地质研究和勘查目标的确定。  相似文献   

河南乔端金矿床地质特征及成因探讨     

江建浪  张青松  王桂香  江梓楠  范明江  杨运平 《化工矿产地质》2015,(1):20-27

乔端金矿床位于区域性乔端-瓦穴子断裂上盘的次级构造带中,矿体赋存于加里东期石英闪长岩中。矿床矿石类型包括蚀变岩型和石英脉型两种;矿床严格受构造破碎带控制,成因上与燕山期岩浆侵入活动关系密切。  相似文献   

庐枞盆地A型花岗岩与铀成矿关系     

刘琛琛  曹达旺 《安徽地质》2015,(1):17-22

分别对庐枞盆地A型花岗岩的微量元素特征、形成时间、放射性特征等方面和已知铀矿床的成矿时间、空间分布特征、矿床成矿流体等方面资料进行了研究,分析了两者间相互关系,认为庐枞盆地A型花岗岩和铀成矿关系密切,两者在形成时间相近,空间分布相依,成因相联。  相似文献