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31.
以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的Quick Bird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性(多元)回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170~200 cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1+183.859B2-237.133B3-37.143B4(y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率),能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。 相似文献
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
35.
为解决我国高瓦斯煤层渗透性差导致瓦斯抽采率低的难题,利用超临界二氧化碳强扩散和溶解增透等独特优点,采用自制三轴渗透实验装置,开展不同温度下超临界二氧化碳作用后煤的宏观增透实验,在宏观增透实验基础上进行煤微观扫描成像实验。结果表明:恒定体积应力和孔隙压力条件下,不同温度超临界二氧化碳作用后,煤的渗透率较增透前提高一个数量级,但在二氧化碳的超临界温度范围内,煤的渗透率随温度增加呈负指数变化规律。超临界二氧化碳作用后,煤微观孔隙率较增透前提高两个数量级,随着温度增加,煤微观孔裂隙的演化速率减慢,孔隙率随温度增加呈负指数变化规律。宏微观实验数据同时表明,煤宏观渗透率随微观孔隙率增加而增大。超临界二氧化碳增透过程中,孔隙压力对低渗透煤层的增透效果起主控作用。 相似文献
36.
经济社会的发展离不开能源,在我国能源还不能完全自给的情况下,进口能源是目前的最优选择。本文以全球影响力为分析框架,以"一带一路"为战略背景,着重分析了中国与伊朗的能源合作受到俄罗斯、美国、沙特、印度影响的可能性。一方面,作者对已有研究成果进行了梳理,另一方面,在此基础上提出了一些新的见解。 相似文献
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38.
在总结分析现有复杂断层及倒转褶皱3维建模方法的基础上,提出一种基于广义三棱柱(GTP)的3维交互建模方法(岩柱体分区RPBP建模法)。文中定义了岩柱体、界限三角形两个重要概念,RPBP法可以通过构建断层界限三角形,将复杂断层系转化为多个简单断层系,然后采用构建简单断层系模型的方法来实现复杂断层系的3维建模;而对于倒转褶皱,RPBP法则通过构建褶皱轴界限三角形避免数据局部重复和冲突,使GTP建模过程得以顺利进行。实验表明,该方法能便捷可靠地实现含多断层相互切割、倒转褶皱等复杂地质体的真3维建模。 相似文献
39.
基于主体人与地学本体的人-地-GIS关系讨论 总被引:7,自引:4,他引:3
“人-地-GIS”关系是地理信息科学及相关研究的基础。传统的人-地-GIS双向联系模型正在向以地学本体为核心的本体中心模型演化。通过主体人与客体人的区分,探讨两者在“人-地-GIS”关系中的地位与作用,分析人-地、地-GIS与人-GIS的相关关系。通过地学本体与本体论的分析,讨论地学本体与科学本体、哲学本体论之间的关系,分析地学本体与类、元数据之间的区别与联系。进而构建以地学本体为核心的“人-地-GIS”关系新模型,该模型整体上分为认知与再现两部分,由核心的本体模型及人的认知层、GIS的模型层与“地学”现象及其关系层构成。以主体人的认知为主线,讨论该模型中各模块的功能与相互关系,指出今后的发展方向。 相似文献
40.
基于模糊综合评判的动态路径行程时间预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
针对城市交通路网的复杂性和不确定性,提出一种基于模糊综合评判的动态行程时间预测模型,将总行程时间分为行驶时间和交通延误时间两部分,分别介绍这两部分时间的预测模型,并利用该模型对一组模拟道路信息和路况信息进行实际预测,对预测结果进行比较和分析。研究表明该模型算法简捷实用,预测结果精度较高。 相似文献