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1.
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
2.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
3.
4.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
5.
本文针对黄土地区地质灾害调查与评估需求,探索了一种基于无人机倾斜摄影影像和飞控数据的滑坡单体信息多维提取的方法。通过影像处理获得的DEM、DOM和实景三维模型等多维数据,对贾家村滑坡坡形、坡度、相对高差、植被覆盖率、纵坡比降、表面积与物源体积进行定量提取,结合区域气象数据分析了贾家村滑坡年均降雨量时空分布规律,利用相关地质资料分析了其地层岩性特点和区域地质构造情况,为准确评定其稳定性及危险性提供既高效又准确的定性、定量参考依据。 相似文献
6.
《地质科技情报》2021,40(1)
目前地球上已经得到确认的撞击坑有190余个,其中直径小于1 km的简单撞击坑绝大部分是由铁质撞击体撞击形成的。由铁质撞击体撞击而成的撞击坑周边存在大量的铁陨石物质,这些铁陨石物质的空间分布特征对研究撞击坑的撞击过程和机理具有重要意义。铁元素的异常富集也可作为探寻地球表面疑似撞击坑的重要信息。为了获取撞击坑周围的铁陨石残片,早期主要通过人工方式进行实地调查,但这种方法效率低下且需要投入大量人力物力。基于铁陨石独特的光谱特征,利用遥感蚀变信息提取手段可以很方便地获取撞击坑周边的铁陨石物质。根据铁陨石矿物的波谱特征,以美国亚利桑那州巴林格撞击坑(Barringer Meteor Crater)为研究对象,基于Landsat 8 OLI数据,采用目前提取蚀变信息的常用方法:波段比值(BandMath)—主成分分析法进行撞击坑周边铁陨石信息的提取。提取结果与前人实地调查获取的铁陨石分布情况契合程度较好。撞击坑东侧、东南侧、西南侧等处的铁陨石聚集区在提取结果图上均有较好的反映。表明利用波段比值-主成分分析方法提取巴林格撞击坑周边铁陨石信息是可行的,实验结果准确地获得了该撞击坑周围的铁陨石空间分布信息,为探寻地球表面撞击成因的环形构造提供了可行方案,同时为未来同类撞击坑信息提取提供了重要的方法参考。 相似文献
7.
8.
快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题。以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取。比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了90%以上的非水体信息。NDWI法和ENDWI法可应用于GF-1地表水体提取,能够满足冰坝水体监测与应急监测需求,但面向对象法最适宜GF-1影像的水体信息准确提取。 相似文献
9.
利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究.研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7%,Kappa系数为0.8165;基于深度学习算法的总体分类精度为89.29%,Kappa系数为0.8634,都可以达到很好的智能化提取效果. 相似文献
10.