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公开(公告)号:CN109273059A
公开(公告)日:2019-01-25
申请号:CN201811195799.9
申请日:2018-10-15
申请人: 成都理工大学
摘要: 本发明涉及一种区域地球化学数据校正方法,包括步骤:收集经野外地球化学采样分析所得到的分区、分幅各测量元素的分析值,并对各测量元素的分析值进行系统校正,直至绘制的地球化学等值线图中不存在等值线环绕子区边界现象为止,得到一次校正后的野外采样点数据;在已知矿化信息所在空间位置,对各测量元素赋值以形成虚拟采样点数据,以野外采样点数据和虚拟采样点数据组成的新采样点数据为基础进行二次校正,直至所有已知矿化信息所在空间位置均有相关元素的地球化学异常显示,则完成数据校正。本发明方法在传统校正方法的基础上进行了二次校正,使已知矿化信息均落在相关元素异常之上,解决了已知矿化信息与相关地球化学元素异常信息局部不匹配的问题。
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公开(公告)号:CN116881652A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310762135.0
申请日:2023-06-26
申请人: 成都理工大学
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06Q50/26
摘要: 基于优选负样本和随机森林模型的滑坡模型评价方法,包括模型训练方法,所述模型训练方法包括以下步骤:步骤S1.获取历史滑坡数据,作为滑坡正样本数据;步骤S2.收集研究对象区域内的离散型滑坡评价因子数据,各个滑坡评价因子数据组成滑坡评价因子数据集;步骤S3.剔除滑坡评价因子数据集中的不合格因子;步骤S4.经过步骤S3剔除后的滑坡评价因子数据集进行递归特征消除,步骤S5.收集研究对象区域内的待研究数据点作为负样本来源集合,步骤S6.将步骤S1、S4、S5得到的数据进行训练得到最终评价模型。利用最终评价模型进行滑坡易发性评价。本发明能够显著提高滑坡易发性评价精度。
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公开(公告)号:CN116881652B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202310762135.0
申请日:2023-06-26
申请人: 成都理工大学
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06Q50/26
摘要: 基于优选负样本和随机森林模型的滑坡模型评价方法,包括模型训练方法,所述模型训练方法包括以下步骤:步骤S1.获取历史滑坡数据,作为滑坡正样本数据;步骤S2.收集研究对象区域内的离散型滑坡评价因子数据,各个滑坡评价因子数据组成滑坡评价因子数据集;步骤S3.剔除滑坡评价因子数据集中的不合格因子;步骤S4.经过步骤S3剔除后的滑坡评价因子数据集进行递归特征消除,步骤S5.收集研究对象区域内的待研究数据点作为负样本来源集合,步骤S6.将步骤S1、S4、S5得到的数据进行训练得到最终评价模型。利用最终评价模型进行滑坡易发性评价。本发明能够显著提高滑坡易发性评价精度。
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公开(公告)号:CN109273059B
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN201811195799.9
申请日:2018-10-15
申请人: 成都理工大学
摘要: 本发明涉及一种区域地球化学数据校正方法,包括步骤:收集经野外地球化学采样分析所得到的分区、分幅各测量元素的分析值,并对各测量元素的分析值进行系统校正,直至绘制的地球化学等值线图中不存在等值线环绕子区边界现象为止,得到一次校正后的野外采样点数据;在已知矿化信息所在空间位置,对各测量元素赋值以形成虚拟采样点数据,以野外采样点数据和虚拟采样点数据组成的新采样点数据为基础进行二次校正,直至所有已知矿化信息所在空间位置均有相关元素的地球化学异常显示,则完成数据校正。本发明方法在传统校正方法的基础上进行了二次校正,使已知矿化信息均落在相关元素异常之上,解决了已知矿化信息与相关地球化学元素异常信息局部不匹配的问题。
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公开(公告)号:CN107290290A
公开(公告)日:2017-10-24
申请号:CN201710475071.0
申请日:2017-06-21
申请人: 成都理工大学
IPC分类号: G01N21/25
CPC分类号: G01N21/25 , G01J2003/283 , G01N2021/1793
摘要: 本发明实施例提供一种干旱-半干旱区遥感数据集成方法及装置。该方法包括:获得遥感数据;对所述遥感数据进行处理,得到处理后的目标遥感数据,所述目标遥感数据包括目标Landsat8-OLI数据和目标ASTER数据,所述目标Landsat8-OLI数据和目标ASTER数据分别包括有对应的多个波段的地表反射率数据;对所述目标Landsat8-OLI数据和目标ASTER数据进行数据集成,得到多光谱遥感集成数据。本发明通过对ASTER数据和Landsat8-OLI数据进行集成,得到多光谱遥感集成数据,从而集成了ASTER数据和Landsat8-OLI数据的特性,充分发挥ASTER数据和Landsat8-OLI数据的集成优势。
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