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琼东南盆地陵水凹陷,受坡折区崎岖海底和复杂地质构造的影响,导致该地区速度模型构建精度不高,从而严重影响到成像品质。针对坡折区的精确速度模型构建难题,首先采用组合多次波衰减、宽频处理、叠前信噪比增强等针对性处理技术,得到宽频带高信噪比的叠前数据,在此基础上统计分析不同水深速度规律,应用断控和地质约束速度建模技术,建立初始速度模型,然后利用基于宽频数据的高分辨断控约束网格层析反演技术,经过多次迭代完成深度域各向异性速度建模,并实现了陵水凹陷坡折区的高精度叠前深度偏移成像。叠前深度偏移成像显示,基于精细速度模型的叠前深度偏移技术科明显提高坡折区信噪比,改善成像质量,同时可有效消除地层同相轴扭曲的现象,恢复了地下地层的真实构造形态,从而可为目标评价与钻探决策提供更可靠地震资料。 相似文献
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高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
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影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。 相似文献
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本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。 相似文献
88.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。 相似文献
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针对传统方法难以确保所建模型的深度保证率满足航海安全要求的问题,提出了一种利用拟构模型面调控水深模型点选取的航海数字水深模型(digital depth model,DDM)构建方法。定义了已选、待选、拟选水深点以及拟构模型面的概念,并利用待选水深点来定量评估模型面的深度保证率与表达度,实现了水深自动选取过程中的DDM质量动态监控。在此基础上,通过构造水深选取中的质量评估综合算子,利用该算子来定量调控水深点的选取,确保所构DDM的深度保证率能达到规定指标要求。实验结果表明:(1)与传统方法相比,所提方法能确保所建模型的保证率满足航海安全要求;(2)对于深度保证率均能满足航海安全要求的水深点,所提方法较传统方法能从一定程度上提高模型在此处的表达度。 相似文献