基于深度学习方法的耕地违建自动提取

耕地是粮食安全的根基所在,而随着我国城镇化的推进,农村违法占用耕地问题逐渐普遍化.加强对农村耕地的违建监测并制定应对措施是有效制止耕地蚕食现象的前提.借助深度学习技术,提出了一种基于前期耕地矢量的建筑物变化检测方法.首先利用已有国情矢量和影像数据制作建筑物专题样本;然后利用U-Net网络进行建筑物提取的模型训练,借助O...     

基于ε-SVR的滑坡位移预测

我国是一个地质灾害多发的国家,特别是滑坡发生的次数比较多、危害性比较大。因此对滑坡的位移进行监控预测有着十分重要的意义。对于滑坡位移变化的非线性问题,可以利用支持向量机在回归分析中的方法——ε-支持向量回归机（ε-SVR）进行预测,该方法基于统计学理论,在处理小样本、非线性、高维数等问题上有一定的优势。以福建八尺门滑坡的监测数据为例,将前面的17个位移数据作为学习样本,后面的6个位移数据作为预测样本,采用不同的核函数分别进行位移预测来与原始监测值进行对比,比较其预测精度。结果显示,该方法产生的预测值与原始监测值之间的误差比较小,其位移变化趋势与原始数据的变化趋势也基本一致,这说明该方法预测精度高,实用性强。     

大宝山多金属矿区土壤-植被稀土元素生物地球化学特征

为研究采矿对土壤-植被REE生物地球化学特征的影响,采集大宝山多金属矿区及背景区土壤及优势植物芒萁、马尾松叶片,测量REE含量.对比分析样品中REE分布模式、∑REE、δEu、δCe及四重效应等地球化学特征.结果表明:受采矿活动影响,矿区土壤REE含量均值达284.99 mg/kg,显著高于背景区,且表土层REE含量明显高于心土层;相对于背景区,矿区土壤和植被轻重稀土分馏更弱;研究区土壤和植被都为Eu亏损,大都为Ce富集,马尾松与土壤REE含量呈正相关,REE富集植物芒萁在背景区富集系数反而更高;矿区环境抑制植物对REE正常的迁移和分异,对植被生长不利,植被REE分布分异特征是其对生长环境的反映和适应.      

基于经验模态分解的MT数据脉冲类电磁噪声处理

电磁脉冲干扰是大地电磁测深系统(MT)信号的主要噪声之一,严重影响后续视电阻率和阻抗的计算及目标信息的提取。针对脉冲类噪声在时间域中的变化特征,利用经验模态分解（EMD）对脉冲类电磁噪声进行压制处理。首先,对大地电磁信号经EMD分解后得到N个本征模态函数（IMF）;然后,对每一阶的IMF选择一个合适的阀值,对于该IMF中超出该阀值的部分进行截断;最后,进行EMD重构。实测数据测试表明:改正后信号能量损失小, 与改正前信号相关性高, 可有效地抑制脉冲类噪声干扰。     

基于ETM数据的庞西垌地区断裂信息提取

针对庞西垌地区植被高覆盖特征,主要选用ETM+数据,结合DEM数据,采用正向主成分分析、波段比值、多波段信息合成等处理方法,提取与成矿控矿相关的线状、环状构造信息,结合该区相关地质资料,实现研究区构造综合解译.     

庞西垌地区ETM+数据蚀变信息提取

以庞西垌地区为研究区,根据金属矿化蚀变岩的光谱特征,选取ETM+影像,采用主成分分析、波段比值、阈值分割等方法增强处理,提取矿化蚀变信息,结合研究区地质构造及成矿信息,圈定成矿远景区,为该区进一步找矿提供参考。