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基于混合自组织映射神经网络的云南省山洪灾害危险性区划
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作者 高耀 陈俊旭 +4 位作者 徐佳 吕丽花 梁宗玲 赵璐沅 王子尧 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1067-1077,共11页
开展云南省山洪灾害危险性区划工作,以自组织映射神经网络为基础,混合Ward、PAM、CLARA、K-means和HK-means的5种方法进行二阶聚类,应用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)、轮廓系数(silhouette coefficient,SC)、聚类模型评估... 开展云南省山洪灾害危险性区划工作,以自组织映射神经网络为基础,混合Ward、PAM、CLARA、K-means和HK-means的5种方法进行二阶聚类,应用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)、轮廓系数(silhouette coefficient,SC)、聚类模型评估指数(Calinski-Harabaz index,CH)确定最佳聚类方案,之后以变异系数和变异系数一阶拆分确定最佳区划数量.结果显示:①SOM(self organizing map)+CLARA(clustering LARge applications)方法通过聚类有效性检验效果最好,其DBI值为1.0、SC值为0.9、CH值为0.3334,基于该方法得到云南省山洪灾害危险性最佳聚类数为5类,呈现类别空间分离,灾害属性相似的特征;②通过变异系数(coefficient of variation,CV)值变化及变异系数一阶差分(first-order difference,FOD)最低取值确定云南省山洪灾害危险性最佳区划单元为16个,具有形状上与地貌单元相近、数量上与行政单元相同,内部灾害发生机理相似的特征;③通过山洪灾害点、降水量、高程地貌的可视化比较,地理探测器定量分析,表明区划结果有较高的区内一致性和区间异质性. 展开更多
关键词 区划 山洪灾害危险性 两阶段混合聚类 自组织映射神经网络 云南省
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云南牟定安益铂钯钛磁铁矿床铂族矿物特征及成因初探
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作者 殷顺媛 张爱萍 +5 位作者 黄锦辉 杨兆鑫 马致远 李泽姗 夏自辛 孙涛 《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期415-428,共14页
云南牟定安益矿床为一处铂族金属与钛磁铁矿共同产出的大型钛磁铁矿铂族金属矿床。目前对该矿床中铂族元素的赋存状态研究甚少。结合野外宏观地质特征和室内岩矿鉴定,笔者利用TIMA和LA-ICP-MS-Mapping分析方法,对安益矿床中铂族金属矿... 云南牟定安益矿床为一处铂族金属与钛磁铁矿共同产出的大型钛磁铁矿铂族金属矿床。目前对该矿床中铂族元素的赋存状态研究甚少。结合野外宏观地质特征和室内岩矿鉴定,笔者利用TIMA和LA-ICP-MS-Mapping分析方法,对安益矿床中铂族金属矿物学特征进行研究,发现安益矿床中的铂族元素(PGEs)主要以独立矿物的形式存在。铂族矿物(PGMs)多为铂和钯的砷化物、碲化物,如砷铂矿、砷钯矿、黄碲钯矿、碲钯矿等;主要分布于硅酸盐矿物中,其次为硫化物边缘,部分分布于磁铁矿边缘;铂族矿物成因主要有岩浆成因和热液成因2种。岩浆作用形成的铂族矿物分布于硅酸盐矿物中或硫化物边缘,硅酸盐中的铂族矿物是早期PGE与半金属元素形成的纳米团簇颗粒随岩浆演化形成矿物颗粒,被结晶的硅酸盐矿物包裹;分布于硫化物边缘的铂族矿物是残余熔浆结晶的结果。热液作用将PGE以类质同象的形式富集于钛磁铁矿单辉岩的部分矿物中,如热液蚀变较强烈的黄铜矿中含有较高的Rh,这也与铂族矿物集中分布在钛磁铁矿单辉岩中一致。 展开更多
关键词 铂族矿物 矿物成因 岩浆铂钯钛磁铁矿床 安益 云南
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结合SAM大模型和数学形态学的历史地图水系信息提取方法 被引量：1
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作者 赵飞 李兆正 +6 位作者 甘泉 高祖瑜 王湛初 杜清运 王振声 沈洋 潘威 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期761-772,共12页
历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题... 历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题,本文以历史地图《宁夏省境黄河沿岸沟渠水道地形图》为试验数据,提出一种智能化历史地图水系信息提取方法。首先,结合符号句法,运用聚类与数学形态学方法构建数据集;然后,改进通用大模型(SAM)结构并进行迁移学习优化权重;最后,借助改进SAM自动提取历史地图水系信息。将试验结果与其他模型作对比,显示本文方法提取结果边界清晰,轮廓完整,准确率、精度等指标均为最高。同时,将提取结果与该区域水系现状作对比,发现历史上的河流沟渠如今大多改道、偏移或消失,湖泊面积大大减小。本文方法基于SAM通用大模型进行改进,验证了大模型在地图领域的可用性,为地图信息提取提供了思路。 展开更多
关键词 历史地图 水系提取 模糊C均值聚类 数学形态学 SAM通用大模型
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基于深度学习的山地冰川表面裂隙提取方法——以青藏高原东南部雅弄冰川为例
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作者 段云鹏 吴坤鹏 +4 位作者 刘时银 扈芷婷 杨欣 肖乐天 高永鹏 《冰川冻土》 CSCD 2024年第5期1506-1521,共16页
冰川表面裂隙对于分析冰川的运动状态、稳定性、物质平衡以及内部和表面应力有着非常重要的作用。利用无人机搭载的高分辨率相机进行航测,可以精确获取复杂冰川表面地形的细微特征。本文以青藏高原东南部岗日嘎布山的雅弄冰川为研究对象... 冰川表面裂隙对于分析冰川的运动状态、稳定性、物质平衡以及内部和表面应力有着非常重要的作用。利用无人机搭载的高分辨率相机进行航测,可以精确获取复杂冰川表面地形的细微特征。本文以青藏高原东南部岗日嘎布山的雅弄冰川为研究对象,使用大疆M300 RTK无人机航拍获取到0.03 m空间分辨率的正射影像,采用深度学习网络模型开展冰川表面裂隙的自动提取研究。结果表明,使用本文提出的CBAM-UNet模型提取冰裂隙的性能优于经典U-Net、DeepLabV3+、PSPNet和HRNet等模型,提取的冰裂隙精确率可达到90.74%。受雅弄冰川运动的影响和地形因素制约,冰川末端主要涵盖了横向裂隙、伸展裂隙、雁列裂隙、边缘裂隙等四种冰裂隙类型以及少量分布的冰崖裂隙,基本成片分布在变化剧烈的冰川区。基于高分辨率无人机影像和深度学习的冰川表面裂隙智能提取方法,可为监测冰川变化及其与气候变化的响应提供新的技术手段。 展开更多
关键词 冰裂隙 正射影像 雅弄冰川 无人机遥感 深度学习
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基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测 被引量：4
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作者 周定义 左小清 +2 位作者 赵志芳 喜文飞 葛楚 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1774-1783,共10页
针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过S... 针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过SPSSAU软件中的灰色关联分析和因子分析选取主城区地面沉降的影响因子,并将其与获取的沉降监测值从多因子多时序角度构建GA-BP和PSO-BP预测模型,最后,得出最优的预测模型并进行预测性能验证。实验结果表明:利用SBAS-InSAR能有效监测城市地面沉降;GA-BP算法相比PSO-BP算法在城市地面沉降预测中性能更好、精度更高;该方法可对长时间、大范围城市地面沉降预测和对某一沉降点多期沉降趋势进行预测。该方法可作为城市地面沉降预测的有效手段,为政府部门决策提供了一种高效快速的方法。 展开更多
关键词 SBAS-InSAR 地面沉降 影响因子 BP算法
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