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针对海岸带和海岛(礁)稀少地面控制区域控制条件不足和定位精度较低等情况,将水边线等高条件与有理函数模型(RFM)相结合,充分利用海岸带卫星影像的特点,将水边线等高点引入平差,提出了一种基于水边线等高的海岸带稀少地面控制卫星影像定位方法。实验结果表明,在同样稀少地面控制情况下,该方法与未加入等高控制条件的海岸带卫星影像定位方法相比,高程定位精度有了明显的提高;在离海岛较近的大陆岸边布设控制点,利用本文方法同样可以在海岛获取较高的定位精度。这对于稀少地面控制条件下海岸带、海岛(礁)地理信息的精确获取,具有重要意义。 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献
237.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
238.
山区输变电工程崩塌随着国家“一带一路”和“全球能源互联网”战略的构建和实施,山区复杂地质环境条件下的输变电工程建设越来越多。然而,现阶段对于输变电工程崩塌(滚石)灾害识别、预测和评价方法等方面的研究相对较少,难以有效解决山区崩塌(滚石)灾害频发与输变电工程安全建设、运营之间不断增长的矛盾。鉴于此,作者借助航空遥感、无人机航测、岩体结构分析工具、崩塌(滚石)运动数值模拟软件等新技术方法等,对山区输变电工程中崩塌(滚石)灾害识别与预测方法等开展了相关研究。提出:(1)基于区域工程地质分区-区段遥感分析-山体无人机航拍-岩体结构特征分析的思路,实现对长距离、大区域山区输变电工程的崩塌(滚石)危岩体快速识别和分析;(2)利用三维崩塌(运动)模拟方法快速识别崩塌(滚石)在杆塔(变电站)范围的到达情况,然后再利用多种方法对比确定能到达杆塔(变电站)范围内崩塌(滚石)的冲击特征;(3)山区输变电工程崩塌(滚石)灾害风险计算方法。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
提出一种融合单目视觉SLAM与机载GPS信息的无人机视频目标定位方法。首先利用单目视觉SLAM实时估计相机相对位姿,融合机载GPS数据,得到WGS84坐标系下的相机位姿估计;其次利用融合后的相机位姿将已知GPS路标投影到像平面,实现GPS路标与无人机监控视频的叠加显示;最后通过关键帧间的极线搜索匹配确定目标像素点的匹配点,并将其反投影到三维空间得其对应的GPS坐标,实现无人机监控视频中的GPS位置查询。实验验证了该方法的有效性、精确性与实时性。 相似文献
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以在建的武汉四环线青山长江大桥为例,针对大型斜拉桥超高塔复杂结构高精度控制测量特点,按照绝对控制与相对控制分阶段测量的思路,系统研究了斜拉桥超高塔平面工作基准点竖向传递的主要测量方法及误差大小,最终确定"全站仪天顶测量+全站仪短距极坐标测量"为超高塔锚固件定位测量方案。工程应用表明,该方案满足施工精度要求,对其他类似工程有重要参考价值。 相似文献