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基于BP神经网络的第四系覆盖物厚度预测及三维地质建模
被引量：
1
1
作者
张瀚
桂蕾
+1 位作者
王腾飞
杨赛
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期550-559,共10页
地质灾害风险精细化调查和评估是目前地质灾害减灾防控的重要内容.斜坡三维地质建模技术的发展为滑坡灾害风险精细化调查评估提供了新的思路,可大幅提高区域范围内滑坡灾害调查的效率和评估精度.基于Skua-Gocad平台,针对第四系覆盖物和...
地质灾害风险精细化调查和评估是目前地质灾害减灾防控的重要内容.斜坡三维地质建模技术的发展为滑坡灾害风险精细化调查评估提供了新的思路,可大幅提高区域范围内滑坡灾害调查的效率和评估精度.基于Skua-Gocad平台,针对第四系覆盖物和下伏基岩两大模块开展区域斜坡三维地质建模技术研究,以重庆市万州区大周镇为例,采用BP神经网络模型,通过构建研究区第四系覆盖物厚度与地质环境指标的多维非线性网络实现了第四系覆盖物厚度预测.结合现场调查数据进行方法验证,基于BP神经网络的第四系覆盖物厚度预测精度达91.49%,在此基础上构建了三维地质模型,具有良好的可视化效果,并确保了数据的可靠性.克服了传统基于克里金插值方法无法反应地质环境因素的缺点,解决了区域范围第四系覆盖物厚度预测的难题.
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关键词
第四系
覆盖物
预测
BP神经网络
三维地质建模
工程地质
原文传递
基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例
被引量：
5
2
作者
张艳
孙杰
+2 位作者
于长春
孟鹏燕
郭锥
《地质科技情报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期281-290,共10页
遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数...
遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征,结合面向对象分类法,对研究区第四系覆盖物进行了分类,并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结果表明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类,其分类效果优于基于单一ASTER数据进行的分类;通过几种不同分类方法的比较分析,发现多特征面向对象分类的总体精度最高,达到85.40%,比多特征传统监督分类的总体精度提高了约11%,分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。
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关键词
多源遥感数据
第四系
覆盖物
分类方法
荒漠草原浅
覆盖
区
下载PDF
职称材料
基于水系沉积物地球化学采样的地形加权图卷积网络基岩填图方法
被引量：
1
3
作者
张宝一
李曼懿
+3 位作者
浣雨柯
Umair KHAN
王丽芳
汪凡云
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2023年第9期2799-2814,共16页
为了探索高效的第四系覆盖及露头较少区域的基岩智能填图方法,应用图卷积网络(GCN)对青海省察汗乌苏河地区水系沉积物地球化学采样的下伏基岩进行分类。基于Delaunay三角化采样点被组织为一个地形加权的有向图来表达水系沉积物地球化学...
为了探索高效的第四系覆盖及露头较少区域的基岩智能填图方法,应用图卷积网络(GCN)对青海省察汗乌苏河地区水系沉积物地球化学采样的下伏基岩进行分类。基于Delaunay三角化采样点被组织为一个地形加权的有向图来表达水系沉积物地球化学采样点之间的河流上下游关系。实验结果表明:半监督的GCN模型仅使用了20%的采样点标签,分类精度达到68.20%(10类基岩)和78.31%(5类基岩)。该方法能有效利用水系沉积物地球化学采样中的元素含量进行基岩填图,且能提高基岩填图的效率并能进行大面积应用。
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关键词
图卷积网络
深度学习
水
系
沉积
物
地球化学采样
基岩填图
第四系
覆盖物
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络的第四系覆盖物厚度预测及三维地质建模
被引量：
1
1
作者
张瀚
桂蕾
王腾飞
杨赛
机构
中国地质大学工程学院
中国地质大学地质调查研究院
出处
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期550-559,共10页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(No.41601563)
地质探测与评估教育部重点实验室主任基金培育项目(No.GLAB2020ZR16)。
文摘
地质灾害风险精细化调查和评估是目前地质灾害减灾防控的重要内容.斜坡三维地质建模技术的发展为滑坡灾害风险精细化调查评估提供了新的思路,可大幅提高区域范围内滑坡灾害调查的效率和评估精度.基于Skua-Gocad平台,针对第四系覆盖物和下伏基岩两大模块开展区域斜坡三维地质建模技术研究,以重庆市万州区大周镇为例,采用BP神经网络模型,通过构建研究区第四系覆盖物厚度与地质环境指标的多维非线性网络实现了第四系覆盖物厚度预测.结合现场调查数据进行方法验证,基于BP神经网络的第四系覆盖物厚度预测精度达91.49%,在此基础上构建了三维地质模型,具有良好的可视化效果,并确保了数据的可靠性.克服了传统基于克里金插值方法无法反应地质环境因素的缺点,解决了区域范围第四系覆盖物厚度预测的难题.
关键词
第四系
覆盖物
预测
BP神经网络
三维地质建模
工程地质
Keywords
quaternary covering
forecast
BP neural network
three-dimensional geological construction
engineering geology
分类号
P642.4 [天文地球—工程地质学]
原文传递
题名
基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例
被引量：
5
2
作者
张艳
孙杰
于长春
孟鹏燕
郭锥
机构
中国地质大学(武汉)信息工程学院
中国国土资源航空物探遥感中心
湖北省国土测绘院
中铁建港航局集团勘察设计院有限公司
出处
《地质科技情报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期281-290,共10页
基金
国家重点研发计划课题"综合航空地球物理探测系统集成与方法技术示范研究"(2017YFC0602201)
中国地质调查局项目"秦岭及天山等重点成矿区带航空物探调查"(121201203000160006)
文摘
遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征,结合面向对象分类法,对研究区第四系覆盖物进行了分类,并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结果表明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类,其分类效果优于基于单一ASTER数据进行的分类;通过几种不同分类方法的比较分析,发现多特征面向对象分类的总体精度最高,达到85.40%,比多特征传统监督分类的总体精度提高了约11%,分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。
关键词
多源遥感数据
第四系
覆盖物
分类方法
荒漠草原浅
覆盖
区
Keywords
multi-source remote sensing data
quaternary covering
classification method
desert grassland shallow cover area
分类号
P627 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于水系沉积物地球化学采样的地形加权图卷积网络基岩填图方法
被引量：
1
3
作者
张宝一
李曼懿
浣雨柯
Umair KHAN
王丽芳
汪凡云
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
湖南工程职业技术学院测绘地理学院
出处
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2023年第9期2799-2814,共16页
基金
The authors are grateful for the financial supports from the National Natural Science Foundation of China(Nos.42072326,41772348)
the National Key Research and Development Program,China(No.2019YFC1805905).
文摘
为了探索高效的第四系覆盖及露头较少区域的基岩智能填图方法,应用图卷积网络(GCN)对青海省察汗乌苏河地区水系沉积物地球化学采样的下伏基岩进行分类。基于Delaunay三角化采样点被组织为一个地形加权的有向图来表达水系沉积物地球化学采样点之间的河流上下游关系。实验结果表明:半监督的GCN模型仅使用了20%的采样点标签,分类精度达到68.20%(10类基岩)和78.31%(5类基岩)。该方法能有效利用水系沉积物地球化学采样中的元素含量进行基岩填图,且能提高基岩填图的效率并能进行大面积应用。
关键词
图卷积网络
深度学习
水
系
沉积
物
地球化学采样
基岩填图
第四系
覆盖物
Keywords
graph convolutional network
deep learning
stream sediment geochemical samplings
bedrock mapping
quaternary coverage
分类号
P512.2 [天文地球—地质学]
P632
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的第四系覆盖物厚度预测及三维地质建模
张瀚
桂蕾
王腾飞
杨赛
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
原文传递
2
基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例
张艳
孙杰
于长春
孟鹏燕
郭锥
《地质科技情报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
3
基于水系沉积物地球化学采样的地形加权图卷积网络基岩填图方法
张宝一
李曼懿
浣雨柯
Umair KHAN
王丽芳
汪凡云
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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