报告详情
基于光学遥感与航空伽玛能谱多源异构数据的神经网络岩性智能识别研究
编号：2451
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-12 12:48:05 浏览：727次
口头报告
报告开始：2024年05月20日 08:09（Asia/Shanghai）
报告时间：9min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-12] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.20、专题7.4（20日上午，305）
暂无文件
摘要
岩性识别对砂岩型铀矿勘查具有重要指示作用。本研究以内蒙古银根地区哨兵2遥感和航空伽玛能谱数据为基础，利用自主开发的“航空高光谱与伽马能谱铀矿勘查集成软件”，通过平面插值、图像配准、信息叠合等工具，制作了多源异构数据集。在此基础上，利用样本采集、网络训练、岩性智能识别等功能，对银根西部进行了岩性识别实验。研究表明，使用多源异构数据在神经网络模型训练时的误差更低且速度更快，岩性识别准确度也更高。研究还发现，无论采用遥感数据还是多源异构数据，其识别结果均会受到沉积后作用影响，其中采用遥感数据更易受风化沉积覆盖物的影响，采用多源异构数据更易受热液流体作用的影响。因此，应结合实际地质条件合理选择数据源。
关键词
遥感,伽玛能谱,神经网络,岩性识别,多源异构
报告人
邱骏挺
高级工程师 核工业北京地质研究院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
联系方式
- 辜克兢（会务总协调、会场安排、学术安排）
- gu******@xmu.edu.cn
- 139********
- 柳欣（会务总协调）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 孙佳妮（会务总协调）
- sc******@chytey.com
- 152********
- 窦恒（会场安排、学术安排）
- do******@chytey.com
- 186********
- 李招英（会场技术服务）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 刘琳（学术安排）
- ll******@iue.ac.cn
- 133********
- 李虎（学术安排）
- hl******@iue.ac.cn
- 189********
- 柳欣（学术安排）
- li******@xmu.edu.cn
- 138********
- 胡勤梅（会议注册）
- ma******@chytey.com
- 135********
- 孙晓笛（会议注册）
- xi******@xmu.edu.cn
- 188********
- 许心雅（会议财务）
- xu******@xmu.edu.cn
- 180********
- 朱佳（商业赞助）
- zh******@xmu.edu.cn
- 139********
- 张君（海报张贴）
- ju******@xmu.edu.cn
- 138********
- 卢巍（海报张贴）
- lu******@chytey.com
- 189********
- 李璟（酒店预订及咨询）
- li******@chytey.com
- 186********
发表评论