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传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN (K近邻分类器)、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。 相似文献
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卡尔曼滤波在InSAR噪声消除与相位解缠中的应用 总被引:10,自引:4,他引:6
相位解缠作为InSAR技术中的关键步骤,一直是研究的难点和热点。通常的相位解缠方法在相位解缠前首先必须进行噪声消除,而卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现了相位解缠与噪声消除一并处理,成为一种相位解缠新途径。并提出了卡尔曼滤波在相位解缠与噪声抑制中的一种新算法。 相似文献
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文章以中国南岭成矿带花山-姑婆山地区为例,从研究遥感找矿标志入手,利用TM多光谱卫星遥感数据为信息源,通过断裂构造信息提取和矿化蚀变信息提取进行成矿预测,并探讨了花岗岩地区利用遥感找矿信息提取技术预测锡矿找矿远景区的方法. 相似文献
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聚合CNN特征的遥感图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率遥感图像检索中手工特征难以准确描述图像的问题,提出聚合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的方法来改进特征表达。首先,将预训练的CNN参数迁移到遥感图像,并针对不同尺寸的输入图像,提取表达局部信息的CNN特征;然后,对该CNN特征采用池化区域尺寸不同的均值池化和视觉词袋(bag of visual words,Bo VW) 2种聚合方法,分别得到池化特征和Bo VW特征;最后,将2种聚合特征用于遥感图像检索。实验结果表明:合理的输入图像尺寸能提高聚合特征的表达能力;当池化区域为特征图的60%~80%时,绝大多数池化特征的结果优于传统均值池化方法的结果;池化特征和Bo VW特征的最优平均归一化修改检索等级值比手工特征分别降低了27. 31%和21. 51%,因此,均值池化和Bo VW方法都能有效提高遥感图像的检索性能。 相似文献
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深入开展乡村地域土地利用变化和聚落发展规律的研究对于探究乡村地域系统优化、推进城乡融合与乡村可持续发展具有重要意义。论文以延安市碾庄流域为例,基于ENVI和GIS等软件技术,结合Landsat卫星影像、马尔科夫链模型和实地调查,从土地利用转移与交换变化、建筑用地空间转移、社会响应等角度探讨了黄土丘陵沟壑区典型村域土地利用变化特征以及对区域乡村发展转型的影响。研究表明:① 在一系列生态工程措施作用下,碾庄流域生态覆被发生明显改观,主要表现为大量的坡耕地及稀疏生态用地转化为林地,其中,林地面积占比由32.34%(2009年)增加至50.88%(2018年);② 在社会经济发展和延安新城“边缘效应”的影响下,碾庄建设用地呈现向流域的东南和西南方向拓展的趋势,10 a间建设用地面积增加了近75%;③ 在人类活动的主导作用下,黄土丘陵沟壑区的乡村正在朝着生态化和集约化的方向转型发展。研究结果有望为深入理解黄土丘陵沟壑区乡村地域系统结构和优化提供新参考。 相似文献