基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法

断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问题,文中提出了一种基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法,以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集,从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系,文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型,以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征,对其进行堆叠并输入到全连接层,以完成对断裂带点的提取。最后,在ISPRS点云数据集、川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验,结果表明,文中方法的分类精度最高,分类总误差最低仅为0.3%,较其他方法降低了0.91%~2.79%,证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。

基于Point Net++的碎片断裂面提取算法

针对文化遗产修复问题,提出了一种基于深度学习的碎片断裂面提取的算法,通过基于PointNet++的神经网络结构对碎片的断裂面进行了提取,并在FragTag3D数据集与3DPuzzle数据集上进行了测试。结果表明,该方法能够提取这些数据集中大部分碎片的断裂面。

OLI数据和数字高程模型相结合的断裂信息提取

为了提高遥感影像地质解译的精度,提出了一种基于Landsat-8OLI遥感数据和ASTER GDEM地形数据人机互译的线性构造信息提取的方法。以ArcGIS为平台,采用OLI和DEM数据叠合人机交互解译技术,结合区域地质资料,开展昌都地区地质构造遥感解译研究;采用影像增强处理、山体阴影分析、坡度分析和三维可视化等处理手段,在OLI数据融合和DEM数据三维叠加图像上建立断裂构造判读标志,有效地提高了地质解释的精度。通过线性构造专题信息提取,解译出本区70余条断裂构造。根据地震地质报告和地质图查证,遥感解译结果与现有地质资料吻合度较高。一些断裂构造在遥感影像上表现明显,但在现有区调成果中未被发现,建议在以后的工作中应引起充分的重视。

边缘检测在D-InSAR变形图中提取地表断裂带的应用

利用Doris软件对伊朗Bam地震ENVISAT图像进行处理,得到InSAR差分干涉图并对InSAR差分干涉图进行了相位解缠;然后用几种边缘检测算法对解缠后的差分图进行边缘检测以提取地面断裂带的位置,最后对这几种边缘检测算法的检测结果进行了评价。

基于3D-CNN结合PointSIFT的断裂带提取方法

为解决面向复杂地形区域的断裂带提取问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D-CNN)结合PointSIFT的断裂带提取方法。该方法首先通过PointSIFT模块对原始点云数据的空间方位信息进行编码,以实现对点云特征的聚合,从而得到带有不同尺度特征的重构点云数据。其次,以构建的三维卷积模块为核心搭建3D-CNN模型,以此对重构的点云数据进行深层次特征提取。然后,将所提取的点云特征输入到全连接层以完成点云类别的判断,从而解决断裂带提取问题。最后,将所提方法与张量分解方法、深度神经网络方法在两套数据集上进行对比实验,结果表明:所提方法能够获得更低的分类误差,从而证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。

Field analysis of metallogenic information and its application

Focusing on the issue to deal with inadequate extraction of metallogenic information especially geological information,a new method of extracting metallogenic information based on field model,i.e.the field analysis method of metallogenic information,was proposed.In addition,a case study by using the method of the extraction of metallogenic information from the west Guangxi and southeast Yunnan district as an example was performed.The representation method for the field models of metallogenic information,including the metallogenic influence field model and the metallogenic distance field model,was discussed by introducing the concept of the field theory,based on the characteristic analysis of the distance gradualness and the influence superposition of metallogenic information.According to the field theory superposition principle and the spatial distance analysis method,the mathematical models for the metallogenic influence field and the metallogenic distance field of point,line and area geological bodies were derived out by using parameter equation and calculus.Based on the metallogenic background analysis,the metallogenic information field models of synsedimentary faults and manganese sedimentary basins were built.The relationship between the metallogenic information fields and the manganese mineralization distribution was also investigated by using the method of metallogenic information field analysis.The instance study indicates that the proposed method of metallogenic information field analysis is valid and useful for extracting the ore-controlling information of synsedimentary faults and manganese sedimentary basins in the study area,with which the extraction results are significant both statistically and geologically.