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断裂构造研究是重力解释的一项重要工作,与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先,比较多种重力梯度边界识别方法,包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法,分析它们的优缺点。通过对比分析,传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅,当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷,而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次,利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置,得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断,南海断裂以北东走向和北西走向为主,北东东、北西、东西和近南北走向为辅。 相似文献
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基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。 相似文献
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特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径。研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R2为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。 相似文献
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