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基于参数的产品色彩设计方法研究
【出 处】
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河北工业大学
【发表日期】
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2019年01期
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不同类型的数据为地质填图提供了特定信息,例如,遥感图像记录了物体的光谱特征,地球化学数据代表了元素的富集或亏损。因此,单一类型的数据源在地质填图中具有局限性。多源数据融合技术通过组合同一目标的不同特征信息,可以利用各种数据的优势,可为地质填图提供丰富的信息。在此基础上,基于不同的数据集,将随机森林和卷积神经网络应用于内蒙古吉林宝利格岩性单元填图。本研究引入Gram-Schmidt融合技术对Sent
地球化学数据作为地球信息的重要来源,包含丰富的地质信息,是量化隐伏岩体的良好指标。传统地质填图一般通过有限的露头去圈定岩性,成本高,效率低,易出错,并且受制图者先前经验和专业知识等主观因素的影响,其解释存在一定的不确定性。地球化学数据能够从不同的维度进行岩性的识别,达到穿透浅覆盖层划分岩性的目的,为岩性填图和区域地质研究提供更多线索。深度学习方法中的分类模型或组合算法在岩性分类识别方面具有高效、智