摘要
本发明提供了一种基于高光谱和地球化学数据融合的地面矿产预测方法,其是先分别对高光谱遥感数据数据和地球化学数据进行预处理,然后开展高光谱遥感数据数据和地球化学数据的特征提取,接着选择合适的数据融合方法对高光谱遥感数据数据和地球化学数据进行融合,最后建立预测模型,开展异常识别与靶区圈定。本发明能够方便地融合高光谱和地球化学数据,充分利用两种方法的优点,能够提高矿产资源勘查的效率和准确性;在增强识别能力、扩大探测范围、提高预测精度、降低勘查成本、加快勘查速度、提高找矿成功率和支持可持续发展方面提供支撑。
技术关键词
矿产预测方法
长短期记忆网络
高光谱遥感数据
建立预测模型
后验概率分布
数据融合方法
邻域系统
卷积神经网络参数
机器学习算法
搜索空间定义
地面
矿产资源勘查
元素
贝叶斯框架
构建预测模型
找矿靶区
支持向量机
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PLC系统
工业自动化设备
参数
识别算法
因子权重
测试场景
压力测试方法
多场景
笔记本
双向长短期记忆网络
天然气压缩机
故障诊断系统
深度置信网络模型
知识图谱构建
人机交互模块
实时数据
智能电池管理系统
深度强化学习
能耗预测模型
误差
多模态对话
数据
情感分析模型
文本
情感分析方法