基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

陡倾斜脉状矿体隐伏深度计算

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     

鲁甸地震,测绘应急做了些啥

正6.5级深度12千米8月3日16时30分,云南省昭通市鲁甸县发生6.5级地震,震源深度12千米,震中位于鲁甸县龙头山镇地震发生后,测绘部门迅速响应开展了地震后的应急测绘,为抗震救灾提供保障服务。8月3日下午云南省测绘地理信息局在云南鲁甸地震发生后,迅速启动最高级应急响应,投入救灾人员50余人,举全局之力应对此次地震灾害。     

基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。     

甚早期时间域电磁系统——VETEM

本文介绍了国外新近研究开发的一种甚早期时间域电磁系统。这种系统主要用于浅层勘探，其探测深度为表层５ｍ以内，重点解决在导电条件为２０－３０Ω·ｍ时常规电磁法和探地雷达都难以探测的区域。由于在这三个区域有三维目标体可能具有导电性或介电性，这就要求探测系统能够在这个埋藏废物的环境区域分辨导电和介电物体，即需要同时考虑传导电流和位移电流。文中介绍了正演模拟，仪器性能以及野外试验测试结果。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

鄂尔多斯盆地北部航磁反映的构造特征

依据航磁资料对鄂尔多斯盆地北部基底结构及起伏形态、基底大断裂对盆地发展的控制作用提出了一些看法,并据地球物理场特征加以描述.通过研究,认为伊盟南部和西部是深凹陷.同时,利用Parker法对重磁资料进行联合计算,对寒武-奥陶系的厚度及分布范围加以确定,为今后进行深层油气勘探提供了依据,还对盆地的构造发展及盖层的发育特点进行了探讨.     

对于全球规模的地球构造我们知道多少？

最近5-6年主要由于高质数字地震资料而使得对地球内部构造的了解有了很大的进展。应用地球体波、面波及自由振荡的各种研究阐明了不同深度上的三维构造。然而,任何构造研究都受到对用于探测构造的波长分辨力问题的限制。在这方面,比如由体波得到的模式代表着由面波或自由振荡获得的那些不同尺度的平均值,它应包括了更详细的结果。不过我们经常发现对于各种结果的解释就象它们给出的是对三维地球中地震速度进行的点估计。本文中我们回顾每种类型资料是如何提供给我们有关地球构造的信息以及如何依据其分辨力与误差进行解释。三维构造研究中出现的最明显的特点之一即为与地表地质相对应的近地表速度的变