西安地区活动断裂活动性的Fuzzy-Grey模式评价

对活动断裂的活动强度进行研究,不仅是预测地震的发生、减轻地质灾害的基础,也是城市工程设计的核心问题。本文基于断裂活动性评价所具有的模糊性和灰色性特点,将模糊数学与灰色系统有机结合,提出了断裂活动性评价的模糊综合评判模型,确定了梯形隶属函数,并采用"活动性标志的相对值大,权重大"的原则确定了各个指标的权重,最终获得了断裂活动性的评判结果。利用该模式对西安地区活动断裂的活动性进行了评价,结果表明:临潼—长安断裂活动性最强,其次是渭河断裂、咸阳断裂,余下—铁炉子断裂活动性最弱。     

层次分析-多级模糊评判法在贵州普晴锑(金)矿区综合信息成矿预测中的应用

因综合信息成矿预测涉及的控矿因子较多,各度量指标间具有一定的层次性,有些定性指标还具有模糊性特征,高精度和定量化一直是制约其发展的难题。为了实现对研究程度较低的新矿区的成矿预测,并解决上述难题,本文试图将专家的主观判断与精确的数学运算巧妙地融合,将复杂问题及定性指标定量化,使评价过程和评判结果更具客观性,建立一种层次分析-多级模糊评价的成矿预测模型。以贵州大厂锑(金)矿田普晴矿区为例,选取地质、化探和遥感多元致矿信息,基于GIS平台,建立了层次分析-多级模糊评判的综合信息成矿预测模型,最终圈定出锑(金)矿远景区18个,其中Ⅰ、Ⅱ和III级远景区分别有4个、5个和9个。根据勘查验证,预测结果较为客观有效。     

基于OSR-BP神经网络的丹江口秋汛期径流长期预报研究

针对丹江口流域秋汛期(9、10月)径流长期预报,为了消除网络输入的复共线性与网络训练的过拟合现象,将最优子集回归(OSR)和BP神经网络进行耦合,综合考虑训练误差和检验误差,来确定网络训练的最佳训练次数和终止务件,在此基础上提出基于OSR-BP神经网络的径流长期预报技术,并对丹江口秋汛期入库径流量进行了模拟和试报,结果表明:建立的模型稳定性良好,不论模拟还是试报精度均令人满意,特别是对预报年份中的丰枯特征均具有较好的体现.     

BP神经网络在基坑变形预测分析中的应用

本文提出了基坑变形预测与分析的BP神经网络方法,建立了基坑变形预测分析的模型,应用MATLAB语言编制计算程序进行计算并与实际工程监测值进行比较,从而验证了神经网络在基坑变形预测分析中的可行性、有效性。     

基于GF5-AHSI遥感数据的横沙浅海水深反演

高光谱遥感水深反演是一种对传统水深测量方法的补充,具有方便、快捷、经济等突出优势。本文研究区位于上海横沙,属于典型滩涂浅水区,研究数据包括GF5-AHSI高光谱遥感数据和同时期的水深数据。通过数据变换和相关分析等方法提取建模参数,利用单波段比值模型、多元线性回归模型、最优标度回归模型和BP神经网络模型实现该区域水深反演,并对4种模型反演结果的准确性进行了验证和比较。研究发现：最优标度回归模型优于其他3种模型,R2达到了0.972,RMSE为0.47 m,适用于横沙浅海水深反演。     

基于水深分段选择因子的多光谱影像反演水深

岛礁周边海底地形精密测量是海洋测绘的难点问题之一,利用多光谱卫星能精确测定岛礁周边水深地形,是传统岛礁水深测量有效的补充方式之一。本文以蜈支洲岛周围水域为研究区域,提出了基于BP神经网络水深分段选取反演因子的方法,利用WorldView-2数据和多波束实测数据建立多模型,整合预测的各段水深获得海底地形。实验表明,本文方法能充分利用水体的光谱特性,与单一BP神经网络模型结果相比,MRE降低了6.4%,RMSE降低了1.2 m,是一种可行的多光谱水深反演的方法     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测

变化检测是遥感测绘领域的重要任务,作为执法依据,在耕地非农化等场景监测中发挥重大作用。近年来,使用人工智能相关技术进行变化检测,常见的技术方案为叠加两期影像,再使用语义分割算法求解变化区域。本文使用变化检测数据集LEVIR-CD作为试验数据,在DeepLabV3+算法基础上,针对变化检测场景特点,对模型结构进行改进。以DeepLabV3+的孪生网络为主干,使用多层级特征交互操作,充分融合图像特征。结果表明,改进的网络结构更加适合变化检测任务场景。     

海底底质分类支持下的WorldView-3多光谱影像浅海海域水深反演

近几十年来,基于遥感影像进行水深反演一直是国内外学者研究的热点。本文使用WorldView-3高分辨率卫星影像,结合卫星测高数据,以中国海南岛附近的蜈支洲岛及其附近海域为主要研究区域,在进行数据预处理、底质分类之后,分别通过多元线性回归模型、Stumpf对数比值模型和BP神经网络集中对岛屿周围0～20 m水域的水深进行反演和结果分析。结果证明,对这3种模型而言,在进行底质分类之后精度都会明显提升。其中,BP神经网络反演水深精度最高(均方根误差范围为0.2～0.7 m),多元线性回归模型次之(均方根误差范围为0.3～0.8 m),对数比值模型精度最低(均方根误差范围为0.6～1.1 m)。     

基于无人机遥感的卷积神经网络对墓区治理的监测与分析

卷积神经网络可从输入信息中提取高阶特征,常用于图像特征的提取,可以用作图像分类、语义分割、图像识别等。随着时代的不断发展,公墓墓区缺乏统一治理与规划,导致墓区建设违法、违规的现象屡禁不止。此外,墓区占用面积大,严重浪费土地资源,且传统人工执巡效率低,无法全面监管,为方便对墓区的监测和治理,本文主要基于无人机遥感数据,利用卷积神经网络方法监测与分析墓区是否达到墓区治理的需求。