[口头报告]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

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 稿件编号：1168 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-12 12:48:05 浏览：349次 口头报告

报告开始：2024年05月20日 08:09 （Asia/Shanghai）

报告时间：9min

所在会议：[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）

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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。
关键字
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
邱骏挺 核工业北京地质研究院
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