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基于多尺度分析和机器学习的遥感影像找矿预测及填图方法研究 版权信息
- ISBN：9787522320243
- 条形码：9787522320243 ; 978-7-5223-2024-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于多尺度分析和机器学习的遥感影像找矿预测及填图方法研究 内容简介
本书对基于高分辨率遥感影像的找矿预测、岩性分类及填图方法进行了概述，重点研究了多尺度分析与机器学习相结合的方法，并将其应用于蚀变信息提取、矿床定位及智能化岩性填图中。本书主要内容包括三大部分。**部分包括第1章绪论，介绍了遥感影像找矿的基本原理和方法、多尺度分析方法及机器学习的原理，并对本书研究的意义、国内外在本领域的研究进展、遥感影像找矿预测和填图面临的问题、以及本书将要研究的内容、技术路线和完成的主要工作进行了介绍。第二部分包括第2-6章，主要介绍了结合PCA、多尺度分割及SVM的蚀变信息提取方法、结合小波包变换和随机森林的蚀变信息提取方法、基于特征分解的找矿预测方法、结合多尺度分割和随机森林的变质矿物提取、结合多尺度岩性分类及矿物提取的岩性填图方法。第三部分包括第7章，对全书研究成果及创新点进行了总结、指出了存在的一些问题，并给出了本领域下一步的研究方向。书中列出了100多篇参考文献，以便读者参考和进一步研究。
基于多尺度分析和机器学习的遥感影像找矿预测及填图方法研究 目录
**章 绪论
**节 遥感技术找矿及填图概述
第二节 本书研究背景及意义
第三节 国内外研究现状
第四节 遥感影像找矿预测和填图面临的问题
第五节 本书的研究内容
第六节 技术路线
第七节 完成的主要工作量
第二章 结合PCA、多尺度分割及SVM的蚀变信息提取
**节 研究区概况
第二节 数据源
第三节 理论与方法
第四节 基于PCA-MS-SVM的蚀变信息提取
第五节 本章小结
第三章 结合小波包变换和随机森林的蚀变信息提取
**节 研究区概况
第二节 数据源
第三节 理论与方法
第四节 结合小波包变换和RF的蚀变信息提取
第五节 本章小结
第四章 基于特征分解的找矿预测
**节 研究区概况
第二节 数据源
第三节 原理及方法
第四节 遥感影像特征提取
第五节 结果分析
第六节 本章小结
第五章 结合多尺度分割和随机森林的变质矿物提取
**节 研究区概况
第二节 结合多尺度分割和随机森林的变质矿物提取
第三节 本章小结
第六章 结合多尺度岩性分类及矿物提取的岩性填图
**节 研究区概况
第二节 数据源
第三节 结合多尺度岩性分类及矿物提取的岩性填图
第四节 结果分析
第五节 本章小结
第七章 全文总结与结论
**节 结论
第二节 未来工作展望
参考文献
展开全部
基于多尺度分析和机器学习的遥感影像找矿预测及填图方法研究 作者简介
唐淑兰，女，博士学历，西安财经大学讲师。主要研究领域是模式识别、遥感影像处理。曾发表过的主要作品包括：1.Deposit location identification based on feature decomposition of high-resolution remote sensing images. 2021.IEEE Access (SCI) 2.结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取.2021.遥感学报(EI) 3.结合小波包变换和随机森林的ASTER蚀变信息提取．2021.地质学报(EI) 4.结合多尺度分割和随机森林的变质矿物提取[J].2021.工程科学学报(EI) 5.哈密沁城地区红柳沟组流纹岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年代学及地质意义. 2015.新疆地质(CSCD)
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