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一种基于自动生成样本的岩性识别方法、平台及介质

申请号: CN202410147290.6
申请人: 云南大学
申请日期: 2024/2/2

摘要文本

本发明公开一种基于自动生成样本的岩性识别方法、平台及介质,涉及岩性识别技术领域,以解决现有岩性识别方法准确率低,识别效率低,且只能进行小尺度区域的岩性识别的问题。方法包括获取待识别区域的基础数据;对云量小于预设值的光学遥感地表反射率数据进行中值合成,得到目标数据;进行特征提取,得到特征数据;对至少两个地质图进行叠加分析,得到各岩性类别的稳定区域;基于预设领域规则,采用分层抽样策略对稳定区域中的特征数据进行处理,得到目标样本数据;基于目标样本数据进行岩性识别,得到待识别区域的岩性空间分布图。本发明提供的基于自动生成样本的岩性识别方法可以进行中大尺度区域的岩性识别,准确率高、识别效率高。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于自动生成样本的岩性识别方法、平台及介质
专利类型 发明申请
申请号 CN202410147290.6
申请日 2024/2/2
公告号 CN117690029A
公开日 2024/3/12
IPC主分类号 G06V20/10
权利人 云南大学
发明人 赵志芳; 章涛; 张庚; 陈琪
地址 云南省昆明市翠湖北路2号

专利主权项内容

1.一种基于自动生成样本的岩性识别方法,其特征在于,应用于基于自动生成样本的岩性识别平台,包括:所述岩性识别平台获取待识别区域的基础数据;所述基础数据包括光学遥感地表反射率数据、雷达数据、数字高程模型数据以及至少两个地质图;对所述光学遥感地表反射率数据中云量小于预设值的光学遥感地表反射率数据进行中值合成,得到目标光学遥感地表反射率数据;对所述目标光学遥感地表反射率数据、雷达数据和数字高程模型数据进行特征提取,得到特征数据;所述特征数据包括光谱特征、纹理特征、目标成分分量、极化特征以及地形特征;对至少两个所述地质图进行叠加分析,得到各岩性类别的稳定区域;基于预设领域规则,采用分层抽样策略对所述稳定区域中的特征数据进行处理,得到目标样本数据;基于所述目标样本数据对所述待识别区域进行岩性识别,得到待识别区域的岩性空间分布图。