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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所;中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心);中国矿业大学(北京)

摘要：本公开提供了一种样本生成方法，涉及矿井利用技术领域，尤其涉及机器学习、人工智能等技术领域。该样本生成方法包括：针对任意一个废弃矿井，根据与废弃矿井相关的空间信息、自然环境要素信息和社会经济要素信息，确定空间要素信息；根据空间要素信息，确定针对每一个废弃矿井的标签；以及针对任意一个废弃矿井，根据标签，生成样本。本公开还提供了一种机器学习模型的训练方法，基于多源地理数据的废弃矿井再利用智能分类方法、装置、电子设备和存储介质。

主权项：1.一种基于多源地理数据的废弃矿井再利用智能分类方法，包括：将与待分类评估的废弃矿井对应的空间要素信息输入目标机器学习模型，得到所述废弃矿井的分类评估结果；其中，所述分类评估结果表征所述废弃矿井的分类评估类型，所述目标机器学习模型是通过如下方式训练得到：将样本输入初始机器学习模型，得到所述样本的输出结果；根据所述输出结果和损失函数，确定反馈值；以及根据所述反馈值调整所述初始机器学习模型的模型参数，得到目标机器学习模型；其中，所述样本是通过如下方式得到：针对任意一个废弃矿井，根据与所述废弃矿井相关的空间信息、自然环境要素信息和社会经济要素信息，确定空间要素信息；根据所述空间要素信息，确定针对每一个所述废弃矿井的标签；以及针对任意一个所述废弃矿井，根据所述标签，生成样本；其中，所述空间要素信息包括距离属性的要素和点位属性的要素；所述空间要素信息通过如下方式提取：对于所述距离属性的要素，通过计算废弃矿井点位与要素的欧式距离确定；对于所述点位属性的要素，将废弃矿井面积数据和废弃矿井点位数据进行结合，以废弃矿井点位为圆心，制作圆形区域作为废弃矿井的空间范围；以各类空间要素的栅格数据作为本底数据，提取到各个废弃矿井空间范围内的所有栅格以及栅格所对应的各空间要素的值，依据如下公式进行各个废弃矿井空间要素属性的提取： ，其中，表示第个栅格，表示第种空间要素，表示废弃矿井范围内提取到的个栅格，表示废弃矿井点第种空间要素对应的值，表示第个栅格的面积，表示废弃矿井的面积，表示第个栅格对应的第种空间要素对应的值；其中，所述空间信息包括废弃矿井点位的经度信息和纬度信息；所述自然环境要素信息包括废弃矿井点位的高程、坡度、坡向、距地质灾害的距离、太阳辐射以及风速中的至少一个；所述社会经济要素信息包括废弃矿井点位的夜间灯光、人口密度、距居民点的距离以及道路密度中的至少一个；所述标签包括以下中的至少一个分类评估类型：光伏利用类型、旅游发展类型、风能利用类型、生物质能类型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心) 中国矿业大学(北京) 基于多源地理数据的废弃矿井再利用智能分类方法