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随着勘探程度的不断提高,断陷盆地陡坡带砂砾岩体油气藏成为了重点勘探对象之一,但陡倾角的大断层、非均质性强的砂砾岩体使得常规的叠后偏移成像方法成果难以满足勘探开发的需要.采用叠前时间偏移处理技术,开展针对性的叠前预处理技术、精细的速度模型建立和关键参数的合理选取等研究,三维叠前时间偏移处理较常规三维叠后时间偏移处理获得了较高质量的成像剖面,且输出的道集可以用于砂砾岩体储层描述研究. 相似文献
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为实现农村乱占耕地建房问题“早发现、早制止、早查处”,本文提出一种基于深度学习的乱占耕地建房疑似图斑自动提取方法,利用高分辨率遥感影像解译模型,结合第三次国土调查成果耕地数据,快速识别乱占耕地建房疑似图斑。最后以江苏省某县级市为例开展实验,实验表明:该方法提取结果准确率高、用时少,可为耕地保护、督察执法提供重要支撑。 相似文献
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论山西褐土区农田土壤干燥化问题 总被引:5,自引:2,他引:3
以山西褐土区离石、忻州、太原、寿阳、临猗等地玉米、小麦农田为主要研究对象,选取5个代表性样点12个剖面采集0~600cm深度土壤样品,研究分析不同季节土壤垂直剖面水分状况。结果表明,该区玉米、小麦等农田中普遍存在土壤干层,轻度和中度干层都有显现;季节性干层的存在是该地区农作物易于发生干旱灾害的主要原因;晋中玉米地轻度干层发育到了600cm以下;晋南由于长期气候干旱,导致干燥化程度加重,轻度土壤干燥化也已发育到了600cm;晋西玉米地400cm接近轻度干化,晋北玉米地轻度干层也已达到600cm深度。农田季节性干层、深层土壤干层的出现严重影响了农田土壤的水循环;降水量少是本区农田干层产生的主要原因,但农田生产力提高、植被密度和蒸发对临时性干层形成的影响也不可忽视;选择低耗水、深根系的旱地作物,同时合理密植、有条件的地方实施灌溉等都是减缓农田干层的有效途径。 相似文献
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新疆乌鲁木齐地区震源深度分布与断层关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用新疆维吾尔自治区地震局精度较高的常规地震目录和双差定位目录,对乌鲁木齐地区震源深度的分布特征及与断层的关系进行了研究。结果表明,乌鲁木齐地区的平均震源深度随震级的增加而加深,并形成3个分布层。震源绝大多数分布在上地壳1~35km深度范围内,优势集中在上地壳16~25km深度范围内。平均震源深度的空间分布特征与断层的展布密切相关,乌鲁木齐市附近的3组断裂所夹持的地块震源深度最浅,深度处于17~21km之间,而在周边一些深大断裂上震源深度较深。不同构造部位的震源深度剖面显示,清水河子断裂、齐古断裂、依连哈比尔尕等断裂的断裂面处于无震蠕滑或闭锁状态,地震主要发生在其下的滑脱层中;而在霍尔果斯、西山、二道沟等断裂上,震源深度从滑脱层延伸到断裂面上,反映出断裂未完全闭锁时的弱运动状态,显示这些断裂为新的活动断裂。震源深度的分布还与乌鲁木齐地区复杂的地壳结构有关,地震多分布在低速体之上或低速体和高速体之间的夹层中 相似文献
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在研究广西 10 0个矿区地质资料基础上 ,建立了陡倾斜脉状矿体隐伏深度计算经验公式 ,从而为隐伏矿床预测、减少矿床勘查风险提供了信息 相似文献
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多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据(Point of Interest, POI)基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影... 相似文献
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传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进:(1)在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;(2)在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;(3)在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到8... 相似文献