摘要
本发明属于伟晶岩识别技术领域,公开了基于遥感地球化学融合数据的含矿伟晶岩识别方法及系统。该方法以遥感、地球化学和地质图数据为基础,基于2DCNN‑LSTM模型,完成遥感和地球化学数据的融合,并基于深度先验超分模型DIP提高融合数据分辨率,最后基于复合领域感知深度度量学习(DNM‑DML)模型,构建含矿伟晶岩识别模型,完成含矿伟晶岩及其余岩性的识别。本发明不仅可以实现伟晶岩及其余岩性的识别,由于加入地球化学元素信息,还可实现含矿伟晶岩的识别,该方法为含矿伟晶岩的识别提供了新方法,对精准寻找伟晶岩型锂矿具有重要的作用。
技术关键词
皮尔逊相关系数
识别方法
深度度量学习
反距离加权插值
元素
LSTM模型
反射率
高斯滤波方法
短波红外波段
反距离权重插值法
高光谱图像数据
矩阵
波长
预测类别
吸收峰特征
生成式网络
采样点
分辨率
系统为您推荐了相关专利信息
驾驶状态识别方法
交叉注意力机制
多模态
矩阵
惯性导航传感器
驱动因子识别方法
水动力模型
水文模型
土地利用数据
径流
软件系统启动
意见反馈功能
交互动作
访问控制机制
指引设备
设施大棚
减排策略
碳足迹核算
输出特征
农业环境技术