典型文献
覆盖区智能地质填图的探索与实践——以森林沼泽区为例
文献摘要：
截至目前,中国已经完成的1:5万区域地质填图工作主要分布于基岩裸露地区,很少涉及覆盖区.为了满足和适应新时代国家经济建设对地质调查工作的需求,未来中国地质填图工作必须向覆盖区推进.所以,利用机器学习与数据挖掘技术,按照地质填图的要求对海量多源异构地质数据融合与综合分析,是实现覆盖区智能化地质填图的关键环节.以浅覆盖森林沼泽区为例,充分利用航空磁测、土壤地球化学等结构化数据和遥感影像、地表地质等非结构化数据,开展聚类分析与人机交互深度学习2种算法模型的对比试验.结果表明,单一数据的聚类分析无法进行有效的地质单元划分,而利用多源数据进行人机交互深度学习和训练所获得的预测模型结果图件经检验与实际地质单元基本一致.本次试验,充分利用了机器学习功能和特殊算法,实现了计算机代替地质人员进行地质填图的探索,为森林沼泽区地质填图工作中设计地质图、工作部署和成果总结提供了示范案例,为覆盖区智能地质填图提供了借鉴.
文献关键词：
智能地质调查;覆盖区;大数据;深度学习;聚类分析;森林沼泽区;地质调查工程
中图分类号：
作者姓名：
陈虹;杨晓;田世攀;胡健民;邱士东;王东明
作者机构：
中国地质科学院地质力学研究所,北京100081;自然资源部古地磁与古构造重建重点实验室,北京100081;中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029;黑龙江省地质科学研究所,黑龙江 哈尔滨150080;中国地质调查局,北京100037
文献出处：
引用格式：
[1]陈虹;杨晓;田世攀;胡健民;邱士东;王东明-.覆盖区智能地质填图的探索与实践——以森林沼泽区为例)[J].地质通报,2022(02):218-241
A类：
森林沼泽区,特殊算法,智能地质调查
B类：
覆盖区,区域地质填图,基岩裸露,露地,调查工作,数据挖掘技术,多源异构,地质数据,数据融合,航空磁测,土壤地球化学,遥感影像,非结构化数据,人机交互,交互深度,算法模型,一数,地质单元,单元划分,多源数据,图件,学习功能,中设计,地质图,工作部署,成果总结,示范案例,地质调查工程
AB值：
0.240494
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
