本文關鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的不良地質(zhì)體識別與分類

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【摘要】：西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以來,西部地區(qū),尤其是新疆等地,修建高速公路成為近年來的首要任務。但是,西部海拔較高,地理環(huán)境惡劣,像沙害、鹽漬土、凍土和荒漠等特殊地質(zhì)體廣泛分布。以新疆尉犁縣羅布人村寨為研究區(qū)域,針對當?shù)氐湫偷牟涣嫉刭|(zhì)體遙感影像特征,重點探討了深度學習算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法在不良地質(zhì)體識別與分類中的應用,實驗結(jié)果對比分析表明:與K-均值分類器、SVM分類器和貝葉斯分類器對比分類精度,當樣本數(shù)量較少時卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法優(yōu)勢不明顯,當訓練樣本足夠大時,其分類精度達到90%左右,優(yōu)勢非常明顯。
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(武漢)計算機學院;
【關鍵詞】： 遙感影像 不良地質(zhì)體 深度學習 分類方法 神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：湖北省自然科學基金項目“基于高空莘分辨率RS、Li DAR和GPR的多源數(shù)據(jù)融合辦法研究”(2012FFB6403)
【分類號】：P627
【正文快照】： 新疆面積遼闊,資源豐富,但是交通不發(fā)達,修建高速公路成為近年來的首要任務。一些不良地質(zhì)體如濕陷性黃土、膨脹土、淤泥(淤泥質(zhì)軟土)、鹽漬土、凍土、填土、沙漠土等在工程建設過程中往往對地質(zhì)研究工作有著不利影響,為避免不必要的經(jīng)濟損失,需要對工程建設中的不良地質(zhì)體進

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