铀矿地质领域遥感数据批量化预处理平台设计与实现

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高光谱蚀变矿物提取和钻孔岩心扫描是利用遥感技术开展铀资源勘查的常用手段,传统方法利用桌面遥感软件进行数据处理和分析,工作效率较低。研究在专业遥感技术支撑下,充分利用高性能计算机集群环境,基于面向服务的架构和企业级遥感理念,建立了B/S架构的遥感数据批处理平台,实现了多用户同时在线、批量自动化处理的遥感应用模式,支持国内外主流遥感数据的正射校正、辐射定标、大气校正、融合镶嵌、配准裁剪、波段计算等功能,有效提升遥感地质工作效率。
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条件随机场模型由于其较强的上下文信息建模能力,被广泛应用于建筑物提取任务中。然而,面对高分辨率遥感影像丰富的地物信息,基于条件随机场的提取方法存在建筑物边界模糊的问题。本文提出了一种全局局部细节感知条件随机场框架,该框架提出全局局部一体化D-LinkNet,在有效利用多尺度建筑物信息的同时保留局部结构信息,解决了传统条件随机场一元势能丢失边界信息的问题。同时,该框架融合分割先验以缓解建筑物类内光谱
1955年2月15日,中苏委员会在北京成立,召开第一次会议,决定组建铀矿地质勘查队伍,在湖南长沙市组建三〇九队,在新疆乌鲁木齐市组建五一九队。2月18日,中苏委员会召开第二次会议,决定:“中苏委员会的代名为‘中华人民共和国地质部第三局’,用此名与地方国家机关和政府联系”。地质部第三局在普委二办的基础上扩充组建。地质部第三局是中国原子能工业最早建立的一个管理局,也是现在中国核工业地质局的最早前身机构。
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Understanding the evolutionary history and adaptive process depends on the knowledge that we can acquire from both ancient and modern genomic data.With the avai
高光谱图像噪声评估既是评价图像质量的重要内容,也是衡量传感器性能的重要指标。一般噪声评估方法通过对图像规则分割或利用某种距离准则对图像进行连续性分割,计算图像子块的局部标准差或多元线性回归的残差来实现对图像噪声的估计。但这些方法获取的图像子块并不是完全均匀的,图像子块中仍然会存在地物边界,导致图像噪声评估的结果不准确。为了有效提取图像中的均匀子块,本文提出了一种优化的空间光谱维去相关(OSSDC)
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神经网络与深度学习理论为蚀变矿物的高效、准确、智能化识别提供了基础。文章基于深度学习框架Tensorflow,以新疆白杨河铀矿床8个钻孔的4类蚀变矿物光谱数据为例,设计全连接网络、残差神经网络与一维卷积神经网络3种不同的模型进行蚀变矿物识别研究。结果表明3种模型都能达到很好的效果,其中一维卷积神经网络的识别精度最高,测试精度达87%,kappa系数为0.78,较其他模型具有更好的稳定性。同时证明数据的预处理对模型的识别精度存在不同的影响。