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911.
912.
针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法,将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点,将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中,建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础,引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层,在每次卷积后使用边界填充,使得输入图像和输出图像尺寸一致;在解码路径每级上采样过程中,拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中,将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合,增强了Unet的特征提取,弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺;在获取深层语义信息的同时关注细节信息,提高建筑物变化检测精度。实验表明,该方法在所用数据集,准确率、召回率、F1 3种指标均达到90%以上。 相似文献
913.
综合运用岩心、钻井、测井及地震资料,对潍北凹陷古近系孔一段的地层特征及沉积演化进行研究。结果表明:潍北凹陷孔店组一段可以划分为3个亚段、11个砂层组。在西部鄌郚—葛沟断裂和东部昌邑—大店断裂控制下,地层东西向发育稳定,仅在北部洼陷带地层显著加厚;在北部古城—潍河口断层控制下,地层向南部超覆,地层由北向南变薄。潍北凹陷孔店组一段主要发育扇三角洲相和湖泊相,南部斜坡带发育小范围三角洲相。孔一下亚段,物源供给充足,北部洼陷带、瓦城断阶带和灶户断鼻带发育大规模的扇三角洲相;孔一中亚段,湖盆水体变浅,物源供给减少,北部洼陷带、瓦城断阶带和灶户断鼻带继承性发育扇三角洲相,但分布范围变小;孔一上亚段,湖盆水体最浅,物源供给少,全区发育滨浅湖亚相,仅在央斜4井区和昌11井区发育小范围的扇三角洲相沉积。 相似文献
914.
对鲁西隆起北侧博兴洼陷新生界碎屑重矿物组份和稳定性组合的研究发现:古近纪孔店组沉积期、沙河街组四段沉积晚期和沙河街组二段沉积期金红石、电气石、锆石和白钛矿等稳定碎屑莺矿物占优势,指示盆-山的构造古地理分异较弱;沙四段沉积早期、沙三段和沙一段沉积期绿帘石、榍石等不稳定碎屑重矿物占优势,表明构造古地理分异强烈.新近纪馆陶组稳定重矿物自下而上逐渐占据优势,表明该时期构造活动逐渐趋缓;明化镇组自下而上不稳定重矿物逐渐占优势,指示构造活动逐渐加强.根据砂岩中自生矿物赤(褐)铁矿的分析,认为其含量较高的孔店组、沙四段、沙段沉积期气候干旱,而含量较低的沙四段沉积末期一沙二段沉积期气候湿润;新近纪里赤(褐)铁矿含量向上增大,可能指示气候干旱程度加剧. 相似文献
915.
应用二维有限体积法、Osher格式及间断拟合法,计算了钱塘江河口涌潮产生、发展到消亡的全过程。该算法能保证水量和动量守恒,且能适应水深巨大变化和动边界。根据钱塘江涌潮的特点,可将其合理概化为一线潮。在网格尺寸较大情况下,计算的一线潮仍保持高分辨率,能准确满足水力学间断条件,且计算量小,可以在微机上实现。在对某实测半日小潮进行率定后,对随后的大潮进行了验证计算,涌潮的主要特征(如涌潮高度、移速、水位和流场等)与实测资料符合良好,证实了模型的合理性和模拟能力。 相似文献
916.
917.
青田石品种众多,从颜色角度出发选取代表性的4个青田石品种:紫罗兰、荠菜绿、红花星、红木冻,通过偏光显微镜、扫描电子显微镜、X射线粉末衍射、电子探针、电感耦合等离子质谱仪等测试方法,对其矿物学特征进行研究,对其颜色成因进行探讨。结果表明,紫罗兰主要矿物为伊利石,含蓝线石、高岭石,Ti、Mn、Fe含量高,使其整体呈蓝紫色;荠菜绿主要矿物为叶蜡石,与绿泥石伴生,Fe、Cr、Ni含量高呈绿色,但Fe含量过高使整体带灰色调;红花星主要矿物为叶蜡石,含高岭石,主体Ti、Fe含量极少,但红色包裹体Ti、Fe含量较高,再加上Cr元素的作用,使其呈鲜艳红色;红木冻主要矿物为叶蜡石,Fe、Ti含量最高,使其呈现深红褐色。 相似文献
918.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。 相似文献
919.
920.
By examining the second leading mode(EOF2)of the summer rainfall in China during 1958–2001 and associated circulations,the authors found that this prominent mode was a dipole pattern with rainfall decreasing to the north of the Yangtze River and increasing to the south.This reverse relationship of the rainfalls to the north and to the south of the Yangtze River was related with the meridional circulations within East Asia and the neighboring region,excited by SST in the South China Sea-northwestern Pacific.... 相似文献