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2.
以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。 相似文献
3.
剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
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辽宁南部瓦房店金刚石矿是国内最大的金刚石矿产区,现已发现4处金刚石成矿带、120个岩体。其中金伯利岩岩管24个、岩脉89个、可疑岩体7个,累计提交1221万克拉储量,占全国金刚石储量52%。本文主要对该矿床的金刚石母岩—金伯利岩的岩石地球化学特征进行了全面系统分析,发现金伯利岩中MgO、NiO、Cr 2O 3的含量与TiO 2、Al 2O 3、Na 2O、K 2O、CaO、P 2O 5等偏碱性组分呈正相关关系;Ni、Cr、Co含量与金刚石含量呈正相关,而Ti、Zr、Ba元素含量与金刚石含量呈负相关。通过对瓦房店矿区金刚石中石榴石及单斜辉石包裹体、橄榄石- 石榴石矿物对、石榴石微量元素、尖晶石- 橄榄石等多种地质温、压计归纳得出金刚石矿的来源深度为150~210 km,压力5~7 GPa,温度1083~1261℃,在上述温、压条件下,结合岩浆化学组成,估算金伯利岩具有低氧逸度(fO 2=2. 913×1. 01325×10-6Pa)的特点。结合野外勘查工作,总结了该矿床的地质特征、控矿构造、矿体空间分布规律等要素,认为NEE向和NE向断裂控制着金伯利岩体的展布方向和矿体形态。脉状金伯利岩体一般呈NEE 70°~80°方向展布,严格受NEE至近EW向的密集节理或裂隙控制。提出了金刚石母岩—金伯利岩是由源于上地幔岩浆,在一定的封闭条件下,受构造与岩性双重控制,多期性的爆发与侵入交替作用所形成,并建立了具有较高氧逸度和较高密度的流变性软流圈,通过渗滤熔体浸蚀岩石圈形成金刚石的理想成因模式,希望为下一步找矿工作提供参考。 相似文献
6.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。 相似文献
7.
河北怀安朱家洼矿区位于华北板块北缘中段太古宙、元古宙、中生代金银铅锌铁硫铁矿成矿带,为火山热液型金多金属矿。为查明该区成矿规律,明确找矿方向,在区内开展了水系沉积物测量、土壤地球化学测量等工作。通过对元素分布、元素相关性、元素异常等特征研究表明,Au、Mo为本区主成矿元素;各元素异常平面分布具有分带性,高温元素W、Sn、Bi异常位于骆驼山火山机构中心,中低温元素Pb、Zn、As、Ag等异常分布于火山机构边部及周边围岩中,成矿元素Au、Mo异常主要位于火山机构西侧围岩中。异常查证发现金钼矿化体2条,金钼矿化受火山机构和北西向构造带控制。依据成矿地质条件、地球化学异常及查证成果认为,朱家洼矿区Au、Mo成矿潜力大,火山机构西侧围岩区是该区重点找矿地段。 相似文献
8.
Tingting Xu Jay Gao Giovanni Coco 《International journal of geographical information science》2019,33(10):1960-1983
Accurate simulations and predictions of urban expansion are critical to manage urbanization and explicitly address the spatiotemporal trends and distributions of urban expansion. Cellular Automata integrated Markov Chain (CA-MC) is one of the most frequently used models for this purpose. However, the urban suitability index (USI) map produced from the conventional CA-MC is either affected by human bias or cannot accurately reflect the possible nonlinear relations between driving factors and urban expansion. To overcome these limitations, a machine learning model (Artificial Neural Network, ANN) was integrated with CA-MC instead of the commonly used Analytical Hierarchy Process (AHP) and Logistic Regression (LR) CA-MC models. The ANN was optimized to create the USI map and then integrated with CA-MC to spatially allocate urban expansion cells. The validated results of kappa and fuzzy kappa simulation indicate that ANN-CA-MC outperformed other variously coupled CA-MC modelling approaches. Based on the ANN-CA-MC model, the urban area in South Auckland is predicted to expand to 1340.55 ha in 2026 at the expense of non-urban areas, mostly grassland and open-bare land. Most of the future expansion will take place within the planned new urban growth zone. 相似文献
9.
基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明:研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异:① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。 相似文献
10.
全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维反演对地下电性结构的分辨力和反演可靠性.为此,区别于传统的L2-范数反演方法,本文提出并实现了基于L1-范数的地磁测深响应三维反演技术.在反演中,利用L1-范数度量数据预测误差,降低"飞点"数据的影响,将相关系数较小的C-响应估计也纳入反演数据中.三维正演模拟采用球坐标系下的交错网格有限差分法,反演采用有限内存拟牛顿法.文中利用指数概率密度分布函数构造非高斯噪声的合成数据,并采用棋盘模型对反演方法的可靠性进行了验证.之后,我们将本文提出的三维反演方法用于全球129个地磁观测台站的C-响应数据反演,结果表明在地幔转换带深部,中国东北地区为高导电异常,南欧和北非则均为高阻;夏威夷在900km以下为高导;菲律宾海及以东地区在转换带表现为明显的高阻,这些结果与前人研究结果一致.由于采用了更多的台站数据,我们的反演结果还发现一些新的异常:南美洲南端,转换带表现为明显的高导;澳大利亚东南部,地幔转换带深部,也存在一个明显的高导异常,这些异常分布和地震层析成像的低速区一致.因此,L1-范数三维反演能够充分利用全球C-响应数据信息,提高地磁测深对地球深部电性结构的分辨能力,更好的研究全球地幔电性结构. 相似文献