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公开(公告)号：CN115907151A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211458759.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于地质大数据的智能成矿预测方法，包括：步骤S1，找矿预测因子的选取；步骤S2，预测单元的划分；步骤S3，预测因子的定量表征与数据融合；步骤S4，样本集的构建；步骤S5，机器学习预测模型的训练和调优；步骤S6，机器学习预测模型的定量评价和优选；步骤S7，研究区成矿概率的计算；步骤S8，成矿靶区的圈定。本发明所述方法具有性能优、精细化、客观化、定量化、可推广的优点，通过本发明提供的基于地质大数据的智能成矿预测方法，提高了成矿预测的精准度，有效提高了勘查工作的效率，降低勘探的风险，减少人力物力的投入。
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公开(公告)号：CN114139887B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111340192.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/2132 , G06Q50/08 , G06T17/05 , G06F30/20
Abstract: 本申请公开了一种削坡建房预测方法，至少包括以下步骤：步骤1、生成待模拟区域的地形数字高程模型；根据缓冲距离，生成间隔线缓冲区模型；步骤2、计算所述地形数字高程模型和所述间隔线缓冲区模型的高差；步骤3、根据所述高差判断是否存在地质灾害风险。本申请利用削坡建房高差识别技术，建立房屋后方数米缓冲区，获取该区域高差，判别该区域切坡建房发生状况，为各区市筛查提供数据，确定风险等级及防控措施，防止地质灾害发生造成人民群众生命财产损失提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN115809601A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211557450.1
申请日：2022-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明属于人工智能与地质学技术领域，具体公开了一种沉积岩构造背景判别方法，包括构造数据集、构建深度神经网络模型、训练深度神经网络模型、判别岩石构造背景等核心步骤。主要通过设计的基于自注意力机制残差深度神经网络模型实现；即根据对应主微量元素的含量搭建并训练所提供的深度神经网络模型，还能依照本发明提供的相关方法调优相关参数，得到不同任务对应的最优模型；用户在完成模型训练与调试的基础上，可直接驱动深度神经网络模型读取目标样本的主微量元素含量数据，进而通过该模型自动化地获得目标样本的构造背景信息，辅助用户完成相关研究，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN115439287A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210640911.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，包括，步骤S1，对待评价地区进行选择并获取地质灾害危险性评价因子；步骤S2，对待评价地区的各地质灾害危险性评价因子数据进行预处理；步骤S3，选择历史地质灾害点作为正样本，确定正样本的缓冲区，在缓冲区外选取负样本，构建样本集；步骤S4，选用多种算法进行建模，根据各模型性能的评价指数选取训练模型；步骤S5，对待评价地区进行预测，制定预测的成功率曲线，根据成功率曲线的斜率对待检测地区进行评价。本发明通过对正样本进行统计分析确定空间分布，保障了负样本的取样空间范围，通过多个模型多指标评价选取预测模型，提高了地质灾害危险性评价的准确性。
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公开(公告)号：CN115439287B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210640911.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，包括，步骤S1，对待评价地区进行选择并获取地质灾害危险性评价因子；步骤S2，对待评价地区的各地质灾害危险性评价因子数据进行预处理；步骤S3，选择历史地质灾害点作为正样本，确定正样本的缓冲区，在缓冲区外选取负样本，构建样本集；步骤S4，选用多种算法进行建模，根据各模型性能的评价指数选取训练模型；步骤S5，对待评价地区进行预测，制定预测的成功率曲线，根据成功率曲线的斜率对待检测地区进行评价。本发明通过对正样本进行统计分析确定空间分布，保障了负样本的取样空间范围，通过多个模型多指标评价选取预测模型，提高了地质灾害危险性评价的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114139887A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111340192.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本申请公开了一种削坡建房预测方法，至少包括以下步骤：步骤1、生成待模拟区域的地形数字高程模型；根据缓冲距离，生成间隔线缓冲区模型；步骤2、计算所述地形数字高程模型和所述间隔线缓冲区模型的高差；步骤3、根据所述高差判断是否存在地质灾害风险。本申请利用削坡建房高差识别技术，建立房屋后方数米缓冲区，获取该区域高差，判别该区域切坡建房发生状况，为各区市筛查提供数据，确定风险等级及防控措施，防止地质灾害发生造成人民群众生命财产损失提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN119760341A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411798960.7
申请日：2024-12-09
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及成矿预测技术领域，尤其涉及一种基于地质大数据的智能成矿预测方法，包括建立成矿数据特征间的映射关系，对待勘探矿区进行检测，当检测到待勘探矿区出现成矿数据特征时，判定第一成矿数据特征是否出现关联成矿数据特征，若出现，将关联成矿数据特征以及对应的权重信息记录并形成第一关联对比数据特征集合，计算成矿表征值以判定待勘探矿区的成矿等级，以及，成矿表征值是否需要修正以二次判定待勘探矿区的成矿等级，若是，计算参照修正系数以对成矿表征值进行修正，并重新判定待勘探矿区的成矿等级。本发明提升了成矿预测的精度和可靠度。
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公开(公告)号：CN118351347A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410210196.0
申请日：2024-02-26
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 天图软件科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/14 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及地理信息处理技术领域，提供一种基于智能解译的自然资源资产审计方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一遥感影像；将第一遥感影像输入至训练好的深度学习模型，得到第一遥感影像的解译结果；其中，深度学习模型由第二遥感影像以及与第二遥感影像对应的矢量数据训练得到，第二遥感影像与第一遥感影像为同一区域内采集时刻不同的遥感影像，第一遥感影像的采集时刻晚于第二遥感影像的采集时刻。由于预先利用第二遥感影像进行深度学习，得到了训练好的深度学习模型，利用训练好的深度学习模型自动对第一遥感影像进行解译及信息提取，减少审计人员工作负担、提高工作效率。
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公开(公告)号：CN216943532U
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202220516458.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本实用新型涉及无人机技术领域，尤其为一种适用于多角度镜头拍摄的旋翼无人机脚架装置，包括固定板、脚架和连接板，所述固定板内侧左右两端均固定连接有微型电动伸缩杆，所述微型电动伸缩杆的另一端外侧固定连接有推块，所述推块与固定板滑动连接，所述推块远离固定板中心的一端外侧转动连接有连接块，所述连接块下端固定连接有定位杆，所述定位杆与脚架滑动连接，通过设置的脚架、连接块、推块、定位杆和限位板，无人机在起飞后，使脚架折叠，从而便于镜头进行多角度拍摄，以解决旋翼无人机的脚架在起飞后对镜头存在遮挡的问题，不利于多角度镜头拍摄。
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公开(公告)号：CN214587263U
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202120609244.5
申请日：2021-03-25
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本实用新型属于遥感卫星技术领域，具体公开了一种遥感数据的一体化分析系统，其特征在于，包括依次连接的遥感模块、信号接收模块、加密存储模块、图像获取模块、数据处理模块和存储模块；所述遥感模块为遥感卫星，用于实时采集区域内的数据，所述遥感卫星与所述信号接收模块信号连接；所述数据处理模块包括柜体以及设置在柜体下部的为数据处理器，用于处理所述图像获取模块接收的数据，并将处理完的数据存储在所述存储模块内。本实用新型通过将加密存储模块与数据处理器通过SPI接口连接，可在数据进入数据处理器之前进行第一次存储，可有效防止数据丢失，并且的，通过对数据进行混淆加密，可防止数据泄露。
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