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公开(公告)号：CN111157698B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201911349471.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N33/24 , G01N21/3563 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种利用发射率数据获取黑土土壤全钾含量的反演方法，该方法具体包括以下步骤：步骤(1)钾元素含量与发射率各波段皮尔森相关性分析；步骤(2)建立多元全二次逐步回归模型；步骤(3)对模型进行精度验证；步骤(4)通过回归诊断的学生化残差对步骤(3)进行精度验证的模型进行优化；步骤(5)步骤(4)优化的模型与其他模型结果做对比。本发明使用的全二次多元逐步回归方法引入了更多的参数进行模型建立，能够有效提高反演精度，同时解决了传统土壤元素含量填图过于依赖控制点问题，减少野外工作量，为发射率数据的应用提出了新的思路。
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公开(公告)号：CN109741239B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201811551747.0
申请日：2018-12-19
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感信息提取方法，具体涉及一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法；本发明要解决的技术问题是提供一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，在保证土壤参数反演质量的基础上进行多空间尺度信息提取包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果。
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公开(公告)号：CN112683813A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011620380.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地矿分析技术，具体涉及一种硬岩型铀矿山土壤污染信息高光谱提取方法，铀矿山土壤样品采集并测量光谱反射率，土壤重金属元素不同形态含量测定，并确定各形态下的高光谱特征波段，建立元素各形态含量的高光谱反演模型，铀矿山土壤重金属污染空间分布评价；本方法能够增强重金属元素的光谱特征，从而提升高光谱反演精度，为硬岩型铀矿山土壤重金属监测提供更为准确的数据支持。
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公开(公告)号：CN106845326B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201510886240.0
申请日：2015-12-04
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感环境调查领域，具体公开一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法，包括：对获取的航空高光谱遥感SASI数据进行数据预处理，得到高光谱辐亮度数据和高光谱反射率数据；对高光谱辐亮度数据进行大气校正和光谱重建，得到浮点型的高光谱反射率数据；将的高光谱反射率数据按照冰川分布区域进行数据裁剪，选取特征波段，进行波段重组；对高光谱数据特征波段进行判断，并进行波段运算，选取合适阈值，得到冰川分布文件；将识别出的冰川分布文件转换为shape格式的矢量文件，在ArcGIS软件中统计计算冰川分布面积，获得遥感识别的冰川分布图。该方法提高了冰川识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN111564188A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010356591.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种基于变分自编码矿物信息定量分析方法，包括以下步骤：步骤一：采集研究区高光谱数据，读取多种矿物混合的光谱作为训练样本光谱；步骤二：根据光谱波段数、矿物种类、构建五层全连接神经网络；步骤三：将每一条样本光谱转化为一个列向量，并进行光谱归一化处理；输入到全连接神经网络进行训练，获得矿物端元光谱的初始值；步骤四：构建变分自编码神经网络；步骤五：训练变分自编码神经网络，将变分自编码神经网络第二隐含层映射到变分自编码神经网络重构样本输出层的权重系数矩阵参数设置为步骤三中矿物端元光谱的初始值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978162A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711456885.6
申请日：2017-12-28
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的矿物含量光谱反演方法。本发明根据岩石矿物光谱的机理和反演特征建立了能够快速准确进行地表岩石土壤矿物含量反演的神经网络模型，能够利用高光谱数据确定分析评估地表岩石土壤矿物含量。
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公开(公告)号：CN106295799B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510237437.1
申请日：2015-05-12
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属于神经网络模型设计技术领域，具体涉及一种深度学习多层神经网络的实现方法。本发明的方法首先采用数字电路构建单层神经网络，之后将上一单层神经网络的输出作为下一单层神经网络的输入，采用串联的形式构建多层神经网络。本发明的方法解决了现有方法仅能构建浅层神经网络的技术问题，面向深度学习，建立了多层的神经网络硬件模型，通过脉冲大小实现信息传递，其模拟的神经元更加接近实际神经元。
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公开(公告)号：CN104077755B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410327031.8
申请日：2014-07-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于遥感地质调查领域，具体涉及一种基于色差的遥感岩性信息增强方法。目的是为了有针对性地突出岩性差异。该方法包括：获取遥感影像；针对X、Y两种不同的岩性，获取两种岩性的影像光谱曲线，并得到各波段的亮度值；在多个波段中，任意选择3个波段进行组合，形成多种不同的波段组合图像；计算每种波段组合图像中X、Y两种岩性色度值H和H′；计算每种波段组合图像中两种岩性的色差△H；比较各种波段组合图像中两种岩性的色差△H大小，找出色差最大的组合图像，对其进行饱和度增强处理。该方法可以计算出所有可能的波段组合图像上两种岩性的色彩差异的大小，从而选择某三个波段的彩色合成图像，使这两种岩性的色彩差异达到最大。
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公开(公告)号：CN104990880A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510399242.7
申请日：2015-07-09
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感地质调查技术领域，具体涉及一种基于航空高光谱遥感数据的绢云母矿物相对丰度计算方法。本发明的方法包括以下步骤：对航空高光谱遥感数据进行数据预处理；计算绢云母矿物影像光谱吸收位置；去除误提取区域；计算绢云母矿物影像光谱吸收位置对应的吸收深度；制作绢云母矿物相对丰度图。本发明能够准确计算绢云母矿物吸收位置、吸收深度和相对丰度。
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公开(公告)号：CN111564188B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010356591.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种基于变分自编码矿物信息定量分析方法，包括以下步骤：步骤一：采集研究区高光谱数据，读取多种矿物混合的光谱作为训练样本光谱；步骤二：根据光谱波段数、矿物种类、构建五层全连接神经网络；步骤三：将每一条样本光谱转化为一个列向量，并进行光谱归一化处理；输入到全连接神经网络进行训练，获得矿物端元光谱的初始值；步骤四：构建变分自编码神经网络；步骤五：训练变分自编码神经网络，将变分自编码神经网络第二隐含层映射到变分自编码神经网络重构样本输出层的权重系数矩阵参数设置为步骤三中矿物端元光谱的初始值。
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