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基于语义分割深度学习的找矿靶区预测研究——以广东省阳江-茂名地区为例
1
作者
贾黎黎
朱世博
+1 位作者
王建荣
胡飞跃
《地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1093-1102,共10页
找矿靶区预测需要综合考虑地质背景、地球化学数据、地球物理勘探数据、遥感数据等因素。随着人工智能时代的到来,靶区预测可以最大限度地利用计算机运算性能,通过特定的规则集成所有地学数据对各类矿种的找矿靶区进行预测,尽可能规避...
找矿靶区预测需要综合考虑地质背景、地球化学数据、地球物理勘探数据、遥感数据等因素。随着人工智能时代的到来,靶区预测可以最大限度地利用计算机运算性能,通过特定的规则集成所有地学数据对各类矿种的找矿靶区进行预测,尽可能规避由于数据种类多、数据量大、方法复杂、主观性强造成的预测结果可靠性差等问题。本文以广东省阳江-茂名地区为例,融合地球化学、地层岩性、地质构造、地形地貌等数据,基于PSPNet、SegNet、UNet三种语义分割深度学习模型进行预测,结果表明PSPNet模型在预测精度方面优于SegNet及UNet模型,并预测出了55处铁矿、金矿、铜矿、高岭土矿找矿靶区,其中79.7%的已查明矿点位于预测靶区内,表明该方法在找矿靶区预测中具有较高的可行性,可以用于找矿勘查并圈定靶区。
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关键词
语义分割
pspnet
卷积
找矿靶区
地球化学
阳江
茂名
广东省
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职称材料
题名
基于语义分割深度学习的找矿靶区预测研究——以广东省阳江-茂名地区为例
1
作者
贾黎黎
朱世博
王建荣
胡飞跃
机构
广东省地质调查院
出处
《地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1093-1102,共10页
基金
广东省地质勘查与城市地质专项“广东省1:25万区域地球化学调查”(编号:2022-19)和“广东粤东地区1:25万区域地球化学调查及全省成果集成”(编号:2023-25)联合资助。
文摘
找矿靶区预测需要综合考虑地质背景、地球化学数据、地球物理勘探数据、遥感数据等因素。随着人工智能时代的到来,靶区预测可以最大限度地利用计算机运算性能,通过特定的规则集成所有地学数据对各类矿种的找矿靶区进行预测,尽可能规避由于数据种类多、数据量大、方法复杂、主观性强造成的预测结果可靠性差等问题。本文以广东省阳江-茂名地区为例,融合地球化学、地层岩性、地质构造、地形地貌等数据,基于PSPNet、SegNet、UNet三种语义分割深度学习模型进行预测,结果表明PSPNet模型在预测精度方面优于SegNet及UNet模型,并预测出了55处铁矿、金矿、铜矿、高岭土矿找矿靶区,其中79.7%的已查明矿点位于预测靶区内,表明该方法在找矿靶区预测中具有较高的可行性,可以用于找矿勘查并圈定靶区。
关键词
语义分割
pspnet
卷积
找矿靶区
地球化学
阳江
茂名
广东省
Keywords
semantic segmentation
pspnet
convolution
prospecting target
geochemistry
Yangjiang
Maoming
Guangdong Province
分类号
P614.463 [天文地球—矿床学]
P614.464 [天文地球—地质学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于语义分割深度学习的找矿靶区预测研究——以广东省阳江-茂名地区为例
贾黎黎
朱世博
王建荣
胡飞跃
《地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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