摘要
本发明公开了一种基于大数据的无人机航空物探方法及系统,通过获取全球导航卫星系统的定位数据与惯性测量单元的测量数据,结合差分定位技术和地形高度模型进行校正和补偿,得到精确的三维坐标数据集;根据三维坐标数据集,采集磁场信号和光谱信号,采用自适应滤波算法对磁场信号和光谱信号进行去噪处理,得到预处理后的信号数据;判断预处理后的信号数据的信号数据量是否超过预设阈值,若信号数据量超过预设阈值,则通过分布式计算框架对预处理后的信号数据进行分片处理,采用卷积神经网络提取各分片数据中的特征向量,生成特征向量集合。本发明实现了从数据采集到矿体预测的全链路优化,提高了地质勘探的精度和效率。
技术关键词
无人机航空物探
差分定位技术
全球导航卫星系统
信号
分布式计算框架
坐标
地质结构
数据融合算法
卷积神经网络提取
大数据
三维地质模型
生成特征向量
传感器校准算法
滤波算法
分片
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