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基于神经网络的遥感图像解译预测岩溶区地下水富集性——以广西桂林市东北部岩溶区为例 被引量:2
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作者 杨雪 吕玉增 《矿产与地质》 2022年第5期1034-1040,共7页
岩溶区地质条件复杂,地下水利用较为困难,研究岩溶区地下水的分布特征对于缓解水资源压力具有现实意义。遥感图像数据分析通过高空遥感图像分析获取地下水信息,具有可大面积观测、时效性强、耗时较短、经济节约等优点。文章以Landsat 8... 岩溶区地质条件复杂,地下水利用较为困难,研究岩溶区地下水的分布特征对于缓解水资源压力具有现实意义。遥感图像数据分析通过高空遥感图像分析获取地下水信息,具有可大面积观测、时效性强、耗时较短、经济节约等优点。文章以Landsat 8卫星数据信息为基础,从时空方面优选了广西桂林市东北部全州县至灌阳县一带碳酸盐岩分布区的遥感数据,并利用神经网络机器学习(Pytorch框架)和Python系统软件联合分析技术对研究区裂隙溶洞水遥感数据进行学习和预测,从而获得预测区地下水的分布特征,准确率接近96%,获得了良好的地下水预测效果。 展开更多
关键词 机器学习 遥感解译 岩溶地区 地下水利用 富集性预测 桂林
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Application of seismic multi-attribute fusion method based on D-S evidence theory in prediction of CBM-enriched area 被引量:1
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作者 祁雪梅 张绍聪 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2012年第1期80-86,116,117,共9页
D-S evidence theory provides a good approach to fuse uncertain inlbrmation. In this article, we introduce seismic multi-attribute fusion based on D-S evidence theory to predict the coalbed methane (CBM) concentrated... D-S evidence theory provides a good approach to fuse uncertain inlbrmation. In this article, we introduce seismic multi-attribute fusion based on D-S evidence theory to predict the coalbed methane (CBM) concentrated areas. First, we choose seismic attributes that are most sensitive to CBM content changes with the guidance of CBM content measured at well sites. Then the selected seismic attributes are fused using D-S evidence theory and the fusion results are used to predict CBM-enriched area. The application shows that the predicted CBM content and the measured values are basically consistent. The results indicate that using D-S evidence theory in seismic multi-attribute fusion to predict CBM-enriched areas is feasible. 展开更多
关键词 D-S evidence theory CBM seismic attributes thsion
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