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基于多尺度分析和機器學習的遙感影像找礦預測及填圖方法研究 版權信息
- ISBN：9787522320243
- 條形碼：9787522320243 ; 978-7-5223-2024-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于多尺度分析和機器學習的遙感影像找礦預測及填圖方法研究 內容簡介
本書對基于高分辨率遙感影像的找礦預測、巖性分類及填圖方法進行了概述，重點研究了多尺度分析與機器學習相結合的方法，并將其應用于蝕變信息提取、礦床定位及智能化巖性填圖中。本書主要內容包括三大部分。**部分包括第1章緒論，介紹了遙感影像找礦的基本原理和方法、多尺度分析方法及機器學習的原理，并對本書研究的意義、國內外在本領域的研究進展、遙感影像找礦預測和填圖面臨的問題、以及本書將要研究的內容、技術路線和完成的主要工作進行了介紹。第二部分包括第2-6章，主要介紹了結合PCA、多尺度分割及SVM的蝕變信息提取方法、結合小波包變換和隨機森林的蝕變信息提取方法、基于特征分解的找礦預測方法、結合多尺度分割和隨機森林的變質礦物提取、結合多尺度巖性分類及礦物提取的巖性填圖方法。第三部分包括第7章，對全書研究成果及創新點進行了總結、指出了存在的一些問題，并給出了本領域下一步的研究方向。書中列出了100多篇參考文獻，以便讀者參考和進一步研究。
基于多尺度分析和機器學習的遙感影像找礦預測及填圖方法研究 目錄
**章 緒論
**節 遙感技術找礦及填圖概述
第二節 本書研究背景及意義
第三節 國內外研究現狀
第四節 遙感影像找礦預測和填圖面臨的問題
第五節 本書的研究內容
第六節 技術路線
第七節 完成的主要工作量
第二章 結合PCA、多尺度分割及SVM的蝕變信息提取
**節 研究區概況
第二節 數據源
第三節 理論與方法
第四節 基于PCA-MS-SVM的蝕變信息提取
第五節 本章小結
第三章 結合小波包變換和隨機森林的蝕變信息提取
**節 研究區概況
第二節 數據源
第三節 理論與方法
第四節 結合小波包變換和RF的蝕變信息提取
第五節 本章小結
第四章 基于特征分解的找礦預測
**節 研究區概況
第二節 數據源
第三節 原理及方法
第四節 遙感影像特征提取
第五節 結果分析
第六節 本章小結
第五章 結合多尺度分割和隨機森林的變質礦物提取
**節 研究區概況
第二節 結合多尺度分割和隨機森林的變質礦物提取
第三節 本章小結
第六章 結合多尺度巖性分類及礦物提取的巖性填圖
**節 研究區概況
第二節 數據源
第三節 結合多尺度巖性分類及礦物提取的巖性填圖
第四節 結果分析
第五節 本章小結
第七章 全文總結與結論
**節 結論
第二節 未來工作展望
參考文獻
展開全部
基于多尺度分析和機器學習的遙感影像找礦預測及填圖方法研究 作者簡介
唐淑蘭，女，博士學歷，西安財經大學講師。主要研究領域是模式識別、遙感影像處理。曾發表過的主要作品包括：1.Deposit location identification based on feature decomposition of high-resolution remote sensing images. 2021.IEEE Access (SCI) 2.結合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遙感蝕變信息提取.2021.遙感學報(EI) 3.結合小波包變換和隨機森林的ASTER蝕變信息提取．2021.地質學報(EI) 4.結合多尺度分割和隨機森林的變質礦物提取[J].2021.工程科學學報(EI) 5.哈密沁城地區紅柳溝組流紋巖LA-ICP-MS鋯石U-Pb年代學及地質意義. 2015.新疆地質(CSCD)
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