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1.
2.
传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN (K近邻分类器)、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。 相似文献
3.
通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。 相似文献
4.
我国中东部平原地区临界气温条件下降水相态判别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2001—2013年地面观测和探空资料,对地面气温位于0~2℃(以下称临界气温)我国降雪的时空分布及其与降雨的垂直热力特征进行了研究,引入了决策树判别方法对上述条件下雪和雨进行了判别分析,结果表明:临界气温下降雪出现频率总体高于降雨、雨夹雪出现频率,且在我国华北南部至江南北部的中东部地区分布较多,年均可达7.69~15.38站次;临界气温下,降水相态为雨或雪对应的平均温度廓线最大差异位于650 hPa附近,且地面气温较低时,平均温度差异更明显,平均湿度廓线差异则主要位于低层,且在地面气温较高时,平均湿度差异更明显;临界气温下,降水相态为雨时,地面上空存在暖层样本占比,较降水相态为雪时更高,且降雨时暖层主要位于中层,降雪时暖层则主要位于低层,降雨时其暖层强度显著大于降雪时暖层强度;在临界气温下雨雪判别分析中,地面气温能显著提升判别准确率,湿球温度能在一定程度上提升判别准确率,基于云顶温度、中层融化参数、低层湿球温度构建的决策树判别模型,判别准确率达到91.86%,能较好地解决临界气温下雨和雪的判别问题。 相似文献
5.
6.
针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
7.
勘查地球化学是地质找矿的一种重要手段,而能否有效地提取地球化学异常决定了化探工作的成败。模糊决策树技术是近年来迅速发展的一种数据挖掘方法,笔者在系统总结前人研究成果的基础上提出了一种简单模糊决策树的思想来提取地球化学异常,以三江南段地区1∶20万水系沉积物测量数据为例验证了该技术在寻找多金属矿方面的可行性。结果表明:该方法提取的地球化学元素组合异常与现有矿点吻合程度好,明显优于使用元素累加和求取异常的做法。模糊决策树技术用于提取地球化学异常不仅具有理论价值,而且对三江南段地区的矿产勘查具有指导意义。 相似文献
8.
黄土的湿陷性与击实试验指标关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
进行了黄土的击实试验,提出了击实率的概念,拓展了CART(classification and regression trees)决策树算法的功能。将其用于相关性挖掘,进行了原状黄土湿陷性与击实率等指标的相关性挖掘,结果表明,击实率与湿陷系数具有相关性,击实率与最优含水率状态的击实率呈显著负相关性。根据试验及分析结果提出黄土在击实过程中的变形特性可反映黄土的湿陷性,黄土的击实效果同其湿陷性具相关性。这一研究为黄土湿陷性的评价提出了一条新的思路,同时成果具有实用性。 相似文献
9.
利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。 相似文献
10.
基于决策树分类的某市土地利用变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以不同时相Landsat TM/ETM+遥感图像作为数据源,分析某市1987—2000年的土地利用变化信息。综合考虑遥感影像波段间的相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合;通过对光谱和非光谱信息的统计与分析,利用决策树分类的方法对各影像进行分类;构建土地利用类型变化规则,获取该市区1987—2000年的土地利用变化数量和空间分布状况,并分析变化及其原因。结果显示:1987—2000年间该市土地利用类型发生较大变化,其中耕地面积明显减少,建设用地面积大幅度增加。经分析,控制人口的增长和制定有效的土地利用政策才是该市土地利用合理化的有效措施。 相似文献