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申请/专利权人：中国科学院新疆生态与地理研究所
摘要：本发明属于伟晶岩识别技术领域，公开了基于遥感地球化学融合数据的含矿伟晶岩识别方法及系统。该方法以遥感、地球化学和地质图数据为基础，基于2DCNN‑LSTM模型，完成遥感和地球化学数据的融合，并基于深度先验超分模型DIP提高融合数据分辨率，最后基于复合领域感知深度度量学习DNM‑DML模型，构建含矿伟晶岩识别模型，完成含矿伟晶岩及其余岩性的识别。本发明不仅可以实现伟晶岩及其余岩性的识别，由于加入地球化学元素信息，还可实现含矿伟晶岩的识别，该方法为含矿伟晶岩的识别提供了新方法，对精准寻找伟晶岩型锂矿具有重要的作用。
主权项：1.一种基于遥感地球化学融合数据的含矿伟晶岩识别方法，其特征在于，该方法包括：S1，采集研究区的水系沉积物地球化学数据并送检，得到元素含量，整理采样位置经纬度信息，将元素含量的二维表格数据转为矢量数据，应用反距离加权插值方法将矢量数据转为栅格数据；S2，基于标准化校正DS框架，应用非负最小二乘模型校正遥感图像；S3，基于皮尔逊相关系数，计算光谱变换和处理后的结果与元素含量之间系数，选出相关系数最高的变换方法，确定主量和微量元素的预测顺序；S4，通过高斯滤波方法将所述遥感图像划分为低频和高频数据，应用2DCNN-LSTM网络结构，建立低频数据与采集的水系沉积物地球化学数据之间的关系，将训练好的CNN-LSTM模型应用到高频数据，完成异常元素含量的预测，将低频数据叠加高频数据，完成遥感地化数据融合；S5，将遥感地化融合数据降采样为低分辨率图像数据，优化深度先验网络DIP结构参数，学习图像细节，获得具有更多空间分辨细节信息的融合数据；S6，用卷积神经网络结合图神经网络构建复合邻域感知网络，运用深度度量学习方式，挖掘不同岩性样本特征，减小类内距离、增大类间距离，完成含矿伟晶岩及其相关岩性的识别；S7，利用用户精度UA，生产者精度PA，总体精度的OA、AA和kappa系数指标，评价伟晶岩及其余岩性的模型识别效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院新疆生态与地理研究所 基于遥感地球化学融合数据的含矿伟晶岩识别方法及系统
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