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1.
在过去的20年,地理空间情报已经由不存在而一跃成为全球情报活动的主要内容主体。基于开源的地理空间情报搜集作为一种低风险、高收益的情报搜集手段,成为各国开展地理空间情报工作的一项重要内容。本文根据开源情报源的主要渠道,分析总结了几种主要的开源地理空间情报搜集方法,重点阐述基于互联网的搜集方法,并给出了具体的分析实践,最后提出开源情报搜集的几点建议。 相似文献
2.
对南秦岭北大巴山地区广泛分布的一套基性岩墙群中的辉绿岩进行采样,并进行了锆石U-Pb年代学、全岩地球化学分析。结果显示,岩石形成年龄为435~433 Ma,为早志留世晚期岩浆活动产物。这些辉绿岩具低硅、高碱、高钛的碱性岩特征。岩石微量及稀土元素具板内玄武岩特征,轻稀土元素相对富集,轻重稀土元素分异明显,富集不相容元素Ba、Nb、Ta,而K、Y、Yb相对亏损;K及Rb的负异常表明岩石源区残留角闪石或金云母,部分熔融模拟结果显示岩石起源于尖晶石角闪石岩高程度部分熔融。综合地球化学特征及前人研究结果,认为北大巴山地区在早古生代处于大规模伸展裂陷背景下,岩石圈的拉张诱发了低熔点的交代岩石圈地幔熔融,进而形成了这条碱性岩浆带。 相似文献
3.
刘杰 《大地测量与地球动力学》2019,39(9):906-909
将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。 相似文献
4.
作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。 相似文献
5.
针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中。仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%。 相似文献
6.
反演瑞雷波频散曲线能有效获取地层横波速度和厚度.但由于其高度的非线性、多参数、多极值等特点,传统的全局搜索方法易出现收敛速度慢、早熟收敛及搜索精度低的问题.鉴于此,本文提出并测试了基于萤火虫优化算法(FA)和带惯性权重的蝙蝠优化算法(WBA)的新的瑞雷波频散曲线反演策略.在瑞雷波频散曲线反演中,FA全局搜索能力强,但后期搜索精度低,而WBA局部搜索能力强,搜索精度高,但易出现早熟收敛.故本文将二者结合,提出了一种新的优化策略,称其为WFBA,即在反演前期使用FA,后期使用WBA,很好地解决了FA后期搜索精度低及WBA早熟收敛的问题.本文首先反演了三个典型理论模型的无噪声、含噪声的数据,验证了WFBA对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性.然后将WFBA与WBA、FA单独反演以及不含惯性权重的FBA和粒子群优化算法(PSO)反演的结果进行了对比,说明了WFBA相对于WBA、FA、FBA和PSO具有更稳定、收敛速度更快、求解精度更高等优点.最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测资料,检验了WFBA对瑞雷波数据反演的实用性.理论模型试算和实测资料分析表明,WFBA很适用于瑞雷波频散曲线的定量解释,具有很高的实用性价值. 相似文献
7.
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
8.
福建仙游地区自2010年8月开始出现地震序列活动,2012年地震活动水平有所提高,2013年以来地震活动水平进一步提高,ML3.0以上地震集中活跃。福建数字化地震台网对这些地震进行了较完整的监测,记录到丰富的观测资料。通过利用P、S波到时数据对ML≥1.0地震序列进行重新定位,发现地震序列空间位置和震源深度呈现出不同的时段性分布特征。同时利用福建数字化地震台网记录到的波形资料,采用"剪切-粘贴"法,获取了ML≥3.5的震源机制解和最佳震源深度。通过震群序列活动特征、震源位置分布、震源区断层活动分布以及震源机制解特征综合判断认为:仙游震群序列为库水下渗促使断裂滑动引起的构造地震,属于水库诱发型构造型地震,发震构造为穿过库区的NW向石苍断裂。 相似文献
9.
10.
人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。 相似文献