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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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2019年9月14日11时,受多日降雨影响,甘肃省定西市通渭县常家河镇小庄村发生大规模黄土滑坡,体积约800万m3。滑坡造成部分农田、公路及阳坡大桥损毁,直接经济损失约2 347.2万元。在对滑坡现场进行大量地面调查的基础上,通过无人机航拍、现场测绘、走访调查和数值模拟等手段对滑坡的变形破坏特征进行了分析,并在此基础上探讨了其成因机制。结果表明:斜坡体是在震裂、蠕变、软化、水动力等多种条件下按照一定的先后顺序由稳态逐步演化至失稳;该滑坡的失稳演化过程和灾变机制可以概括为原始斜坡(黄土、泥岩二元层状结构)-地震触发(滑坡堆积体、坡体震裂损伤)-蠕变弱化(层间剪切带、裂缝和落水洞扩展)-降雨激发(滑带软化、泥化,水压力作用)-失稳滑动(滑面贯通)5个阶段;由于长期的蠕变和雨水的渗透冲蚀,坡体上的落水洞和地下暗河十分发育,且是控制本次滑坡边界的关键因素;滑坡后缘和前缘变形剧烈,中部变形相对稍弱,推断该滑坡为受地形及地下水作用控制明显的牵引-推移式复合滑坡。 相似文献
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在甘肃天水地区每年由降雨诱发的黄土-泥岩滑坡灾害事故很多,给当地人民生命财产造成巨大损失。为探索该类斜坡的滑动破坏过程与机理,在野外地质调查、工程地质钻探及岩土体力学测试的基础上,通过室内大型物理模型实验,研究“上部黄土+下部泥岩”二元结构类型斜坡在强降雨作用下的动态变形演化过程,揭示该类斜坡的破坏机理和破坏模式。结果表明:强降雨作用下斜坡变形破坏以滑动破坏为主,水分的作用主要表现为增加土体自重、引起土体强度降低、降低结构面的抗滑力、产生孔隙水压力及降低有效应力等几个方面,斜坡的破坏模式则主要表现为坡肩侵蚀→微裂隙产生、发展、贯通→斜坡局部滑动破坏→斜坡整体滑动破坏。研究结果对天水地区该类滑坡的早期识别有重要的参考意义,可为该类滑坡的防灾减灾提供科学依据。 相似文献
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采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。 相似文献
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全新世大暖期的最大海侵对沿海地区具有深刻影响,但是海南岛北部全新世的最大海侵范围研究较少。本研究利用高精度DEM数据解译以及野外钻探验证,发现海南岛北部全新世精确的最大海侵古岸线空间展布位置,其总面积约260 km2,其中约115 km2属于现今的江东新区规划建设范围内,占整个江东新区规划面积的38%。海南岛北部全新世最大海侵古海岸线的发现,不仅对理解南海全新世高海平面特征及规律提供琼北地区新证据,并且对海南自贸区(江东新区)应对未来海平面升高问题提供背景参照。 相似文献
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针对真空预压条件下竖井地基固结问题,考虑竖井地基扰动区土体径向渗透系数变化的3种模式(扰动区渗透系数为常数、线性变化、抛物线变化)和竖井井阻随时间变化等因素影响;建立数学计算模型,采用解析解法,推导了考虑径向渗透系数因施工扰动而变化的真空预压竖井地基固结问题的解析解。基于此解,编制了计算程序,绘制出了考虑扰动区土体径向渗透系数变化和竖井井阻随时间变化影响的真空预压竖井地基固结曲线图。研究表明:井阻变化率对固结速率有较大影响;在土体扰动区径向渗透系数变化的3种模式中,渗透系数为抛物线变化时固结速率最快,渗透系数为线性时次之,渗透系数为常数时固结速率最慢。 相似文献
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以天水地区渭河南岸大砂沟泥石流沟为研究对象,通过野外地质调查以及历史资料的统计,初步了解该泥石流的形成条件、松散物源的补给条件、活动历史;详细研究了该泥石流的运动特征,并提出了相应的治理措施。结果表明:该泥石流沟上游三面不稳定斜坡体上的堆积物和大砂沟沟道内的松散堆积物为该泥石流的主要物源;通过统计分析,在极端降雨天气条件下计算得到洪峰流量为355. 26 m3/s。该泥石流沟仍存在暴发大规模泥石流的可能性,一旦泥石流发生,将对下游甘谷县城居民的生命财产安全造成严重的威胁。研究成果可为天水地区泥石流的防灾减灾提供科学依据。 相似文献
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判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。 相似文献
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竣工测量是城市规划管理、智慧辅助决策的基础工作,随着智慧城市建设步伐的加快,通过传统全野外数字采集方法获取的二维竣工数据已难以满足新时代发展对基础数据三维化的新要求.以竣工项目为例,通过倾斜摄影测量、三维激光扫描技术与传统全野外数字采集方法的对比,在精度、效率指标等方面探讨新兴测量方法在竣工测量工作中的可行性和适用性,... 相似文献