CN117576581B - 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法 - Google Patents

基于图像处理的地质勘探遥感监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117576581B
CN117576581B CN202410064087.2A CN202410064087A CN117576581B CN 117576581 B CN117576581 B CN 117576581B CN 202410064087 A CN202410064087 A CN 202410064087A CN 117576581 B CN117576581 B CN 117576581B
Authority
CN
China
Prior art keywords
geological
analysis
data
result
remote sensing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410064087.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117576581A (zh
Inventor
刘伟
范明强
倪元龙
宋晓媚
郭凡珞
高伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Original Assignee
Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd filed Critical Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Priority to CN202410064087.2A priority Critical patent/CN117576581B/zh
Publication of CN117576581A publication Critical patent/CN117576581A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117576581B publication Critical patent/CN117576581B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/13—Satellite images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
    • G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
    • G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明涉及遥感图像分析技术领域，具体为基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，包括以下步骤，基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集。本发明中，通过采用多时相遥感影像数据集，能够更精确地追踪和分析地表覆盖和地质结构的变化，结合动态贝叶斯网络和时间序列分析，能够有效地预测和识别非常规地质变化，深度信念网络的应用在矿物成分识别上表现出高度的准确性，而长短期记忆网络在预测地质变化趋势上则提供了更为准确的预警信号。整体而言，在数据处理的准确性、分析的深度、预测的可靠性以及操作的便捷性上都有显著提升。

Description

基于图像处理的地质勘探遥感监测方法
技术领域
本发明涉及遥感图像分析技术领域，尤其涉及基于图像处理的地质勘探遥感监测方法。
背景技术
遥感图像分析技术领域，专注于使用遥感技术获取地表或地下的图像，并利用图像处理算法来分析这些图像，在地质学、地理学、环境科学等多个领域中有广泛应用。它涉及从卫星、飞机或无人机等远程传感器收集的数据处理。数据可以是可见光、红外、雷达或其他电磁波谱的图像。通过分析这些图像，科学家可以监测和评估地球表面和地下的各种特征，如地形结构、岩层分布、矿产资源和环境变化等。
其中，基于图像处理的地质勘探遥感监测方法是一种使用遥感图像来进行地质勘探的技术，其主要目的是识别和分析地表及地下的地质结构，以便进行资源勘探、环境评估和地质灾害预警，使地质学家能够在不直接接触特定地区的情况下，对广阔地区的地质特征进行迅速而详细的评估，特别适用于难以接近或危险的地区。为了达到目标，通常会通过多种手段来实现，包括使用先进的图像捕获技术，如多光谱和高分辨率成像，以及使用复杂的图像处理和分析软件。能够处理大量数据，识别地质特征，如断层线、矿物组合、水文地质特征等。此外，还包括使用机器学习和人工智能技术，以提高图像分析的准确性和效率。通过这些技术的综合运用，可以有效地识别潜在的资源，评估地质风险，并为地质科学研究提供重要数据。
传统的地质勘探遥感监测方法通常依赖于较为静态和有限的数据集，缺乏对时间序列的深入分析，导致在捕捉地表覆盖和地质结构变化时不够精确、及时。地质成分的分类和光谱特征识别在传统方法中通常是一个复杂且耗时的过程，缺乏有效的自动化工具。对于地质变化趋势的预测和预警，传统方法缺乏深度学习技术的支持，使得预测结果不够准确或及时，存在明显的局限性。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，包括以下步骤：
S1：基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集；
S2：基于所述多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
S3：基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果；
S4：基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果；
S5：基于所述地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果；
S6：基于所述复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果；
S7：基于所述地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果；
S8：基于所述矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型。
作为本发明的进一步方案，所述多时相遥感影像数据集包括日期影像、影像地理标记信息，所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果包括变化趋势、时间点标注，所述异常地质变化检测结果具体为识别的异常变化区域、异常变化类型，所述地质结构集成分析结果包括地质三维模型、地质结构分析报告，所述矿物成分精确识别结果具体指矿物种类、成分分布，所述地质变化趋势预测模型包括地质变化趋势预测、潜在灾害预警信号。
作为本发明的进一步方案，基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集的具体步骤为，
S101：基于特定地区，利用遥感卫星进行多时间点影像捕获，采用卫星遥感技术，收集地表影像，生成原始遥感影像数据集；
S102：基于所述原始遥感影像数据集，采用时间序列分析筛选关键时间点的影像，进行时序筛选和趋势分析，生成筛选后的遥感影像集；
S103：基于所述筛选后的遥感影像集，进行图像预处理，使用图像处理算法进行数据优化，生成预处理后的遥感影像集；
S104：基于所述预处理后的遥感影像集，进行地表覆盖和地质结构比对分析，采用机器学习方法识别地质特征，生成多时相遥感影像数据集；
所述卫星遥感技术包括多波段成像、影像拼接，所述时间序列分析包括自相关分析、趋势检测，所述图像处理算法包括傅里叶变换去噪、几何校正，所述机器学习方法具体为决策树分类、特征提取算法。
作为本发明的进一步方案，基于所述多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果的具体步骤为，
S201：基于所述多时相遥感影像数据集，使用动态贝叶斯网络初步追踪地表和地质结构的变化，进行地质变化识别，生成初步变化追踪记录；
S202：基于所述初步变化追踪记录，使用高级时序分析技术，进行深入时序分析，识别变化区域和特征，生成变化分析报告；
S203：基于所述变化分析报告，应用异常检测算法识别非常规变化区域，进行异常模式识别，生成异常区域识别记录；
S204：基于所述异常区域识别记录，采用数据融合技术整合变化数据，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
所述动态贝叶斯网络包括状态转移概率分析、序列数据建模，所述高级时序分析技术具体为傅里叶变换分析、波谱分析，所述异常检测算法具体为基于聚类的异常点检测、离群值分析，所述数据融合技术具体为多源数据整合、数据层次化分析。
作为本发明的进一步方案，基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果的具体步骤为，
S301：基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用基于统计的异常检测算法，进行初步的异常模式识别，生成初步异常识别结果；
S302：基于所述初步异常识别结果，采用机器学习方法进行深度异常分析，生成深度异常分析结果；
S303：基于所述深度异常分析结果，应用高级数据挖掘技术识别非常规地质变化的模式和趋势，生成非常规地质变化模式记录；
S304：基于所述非常规地质变化模式记录，采用综合评估和验证方法，进行最终异常地质变化识别，生成异常地质变化检测结果；
所述基于统计的异常检测算法包括统计阈值设定、异常分数计算，所述机器学习方法包括K-均值聚类、支持向量机分类，所述高级数据挖掘技术具体为关联规则挖掘、趋势分析，所述综合评估和验证方法包括误差率分析、验证集测试。
作为本发明的进一步方案，基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果的具体步骤为，
S401：基于遥感影像，采用光谱分析技术分离多波段数据，进行初步的光谱数据提取，生成初步光谱特征数据集；
S402：基于所述初步光谱特征数据集，应用特征工程技术提升数据质量和相关性，进行特征优化，生成优化后的光谱特征数据集；
S403：基于所述优化后的光谱特征数据集，运用支持向量机和随机森林算法进行分类识别，生成初步地质成分分类结果；
S404：基于所述初步地质成分分类结果，采用交叉验证和模型精度提升技术，进行最终地质成分判定和分类，生成地质成分分类结果；
所述光谱分析技术具体为波长选择、光谱分辨率优化，所述特征工程技术包括特征缩放、主成分分析，所述支持向量机和随机森林算法具体为SVM多类分类、随机森林特征重要性评估，所述交叉验证和模型精度提升技术包括交叉验证方法、模型优化策略。
作为本发明的进一步方案，基于所述地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果的具体步骤为，
S501：基于所述地质成分分类结果，采用频谱分离技术，进行初步的光谱数据分析，生成光谱波段分离数据集；
S502：基于所述光谱波段分离数据集，采用特征提取技术，进行特征强化，生成特征强化光谱数据集；
S503：基于所述特征强化光谱数据集，应用卷积神经网络，进行深度特征学习和识别，进行复杂特征解析，生成深度学习光谱特征结果；
S504：基于所述深度学习光谱特征结果，采用模型综合评估技术，进行复杂光谱特征识别，生成复杂光谱特征识别结果；
所述频谱分离技术具体为波长选择、光谱分辨率调整，所述特征提取技术包括频谱特征映射、特征编码，所述卷积神经网络具体为多层卷积层结构、激活函数应用，所述模型综合评估技术包括交叉验证、性能指标评估。
作为本发明的进一步方案，基于所述复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果的具体步骤为，
S601：基于所述复杂光谱特征识别结果，利用地质建模软件进行初步的三维地质建模，生成初步地质三维模型；
S602：基于所述初步地质三维模型，采用数据融合技术，融合地表与地下的地质信息，进行数据整合，生成数据融合地质模型；
S603：基于所述数据融合地质模型，应用混合现实技术，创建交互式地质模型，进行三维可视化处理，生成交互式三维地质模型；
S604：基于所述交互式三维地质模型，采用综合评估和验证技术，进行地质结构集成分析，生成地质结构集成分析结果；
所述地质建模软件包括体素建模、表面渲染技术，所述数据融合技术具体为多源数据整合、层次化数据模型，所述混合现实技术具体为虚拟现实融合、三维交互界面设计，所述综合评估和验证技术包括模型精度验证、实用性评估。
作为本发明的进一步方案，基于所述地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果的具体步骤为，
S701：基于所述地质结构集成分析结果，采用基本的深度信念网络模型，进行光谱数据的初步解卷积，生成初步解卷积光谱数据；
S702：基于所述初步解卷积光谱数据，应用高级深度信念网络进行深入光谱分析，进行复杂特征提取，生成复杂特征提取光谱数据；
S703：基于所述复杂特征提取光谱数据，利用机器学习方法对光谱特征进行分类，进行矿物成分识别，生成初步矿物成分识别结果；
S704：基于所述初步矿物成分识别结果，采用交叉验证和性能评估技术，进行综合分析和验证，生成矿物成分精确识别结果；
所述深度信念网络模型具体为多层限制玻尔兹曼机结构、预训练优化，所述高级深度信念网络具体为增强的特征提取能力、精细的参数调整，所述机器学习方法具体为支持向量机分类、决策树分类，所述交叉验证和性能评估技术包括模型准确度测试、验证集交叉验证。
作为本发明的进一步方案，基于所述矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型的具体步骤为，
S801：基于所述矿物成分精确识别结果，采用主成分分析技术，进行多波段反射率的初步关联分析，生成反射率关联分析数据；
S802：基于所述反射率关联分析数据，应用多变量线性回归模型进行深入波段关系研究，生成多波段关系模型；
S803：基于所述多波段关系模型，利用长短期记忆网络进行地质变化趋势的深度分析，生成趋势分析预测数据；
S804：基于所述趋势分析预测数据，采用模型评估和优化策略，生成地质变化趋势预测模型；
所述主成分分析技术具体为数据降维、特征相关性分析，所述多变量线性回归模型具体为回归系数估计、相关性检验，所述长短期记忆网络具体为时间序列预测、记忆单元结构应用，所述模型评估和优化策略包括预测准确度提升、模型稳定性测试。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过采用多时相遥感影像数据集，能够更精确地追踪和分析地表覆盖和地质结构的变化，提供了更深入的历史视角，使得变化趋势的捕捉更为准确。结合动态贝叶斯网络和时间序列分析，能够有效地预测和识别非常规地质变化。混合现实技术和地质建模软件的结合，为地质结构提供了更为全面和立体的视角，使得分析结果更为全面。深度信念网络的应用在矿物成分识别上表现出高度的准确性，而长短期记忆网络在预测地质变化趋势上则提供了更为准确的预警信号。整体而言，在数据处理的准确性、分析的深度、预测的可靠性以及操作的便捷性上都有显著提升。
附图说明
图1为本发明的主步骤示意图；
图2为本发明获得多时相遥感影像数据集的步骤示意图；
图3为本发明获得地表覆盖和地质结构变化追踪结果的步骤示意图；
图4为本发明获得异常地质变化检测结果的步骤示意图；
图5为本发明获得地质成分分类结果的步骤示意图；
图6为本发明获得复杂光谱特征识别结果的步骤示意图；
图7为本发明获得地质结构集成分析结果的步骤示意图；
图8为本发明获得矿物成分精确识别结果的步骤示意图；
图9为本发明获得地质变化趋势预测模型的步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供技术方案：基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，包括以下步骤：
S1：基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集；
S2：基于多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
S3：基于地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果；
S4：基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果；
S5：基于地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果；
S6：基于复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果；
S7：基于地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果；
S8：基于矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型。
多时相遥感影像数据集包括日期影像、影像地理标记信息，地表覆盖和地质结构变化追踪结果包括变化趋势、时间点标注，异常地质变化检测结果具体为识别的异常变化区域、异常变化类型，地质结构集成分析结果包括地质三维模型、地质结构分析报告，矿物成分精确识别结果具体指矿物种类、成分分布，地质变化趋势预测模型包括地质变化趋势预测、潜在灾害预警信号。
该方法通过采集多时间点遥感影像，能够对地表覆盖和地质结构进行连续监测，多时相分析使得科学家能够追踪地质结构的变化趋势，从而有效监测地表的演变过程，提供关于地质变化的重要信息。
应用异常检测算法能够识别非常规的地质变化，对于早期识别潜在的地质灾害（如滑坡、地面塌陷）至关重要。通过早期识别和预警，可以采取必要的预防措施，从而减少灾害带来的损失。
运用高级光谱特征分析和卷积神经网络提取复杂光谱特征，能够更精确地识别和分类地质成分，对于矿物勘探和地质学研究具有重要意义，提供了更丰富和准确的地质信息。
混合现实技术和地质建模软件的结合为地质结构提供了三维视角，使得地质分析更加直观和全面，集成分析帮助科学家更好地理解地下结构和地表之间的关系。
深度信念网络的应用在光谱解卷积中有助于精确识别矿物成分，精确识别对于矿产资源的评估和开发具有重要价值，可以引导进行有效的勘探。
长短期记忆网络的应用于地质变化趋势预测，使得该方法不仅能够分析当前的地质情况，还能预测未来的变化趋势，对于长期规划和资源管理尤为重要。
综上所述，该基于图像处理的地质勘探遥感监测方法在地质学研究、资源勘探和灾害预防方面提供了显著优势，能够提供更全面、精准且连续的地质监测，有效地指导地质勘探活动，同时为灾害预警和资源管理提供关键的决策支持。
请参阅图2，基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集的具体步骤为，
S101：基于特定地区，利用遥感卫星进行多时间点影像捕获，采用卫星遥感技术，收集地表影像，生成原始遥感影像数据集；
S102：基于原始遥感影像数据集，采用时间序列分析筛选关键时间点的影像，进行时序筛选和趋势分析，生成筛选后的遥感影像集；
S103：基于筛选后的遥感影像集，进行图像预处理，使用图像处理算法进行数据优化，生成预处理后的遥感影像集；
S104：基于预处理后的遥感影像集，进行地表覆盖和地质结构比对分析，采用机器学习方法识别地质特征，生成多时相遥感影像数据集；
卫星遥感技术包括多波段成像、影像拼接，时间序列分析包括自相关分析、趋势检测，图像处理算法包括傅里叶变换去噪、几何校正，机器学习方法具体为决策树分类、特征提取算法。
在S101步骤中，通过使用遥感卫星进行多时间点影像捕获，专注于特定地区的地表。利用卫星遥感技术，包括多波段成像和影像拼接，收集地表影像，生成了原始遥感影像数据集，捕捉了该地区不同时间点的地貌和地表特征。
在S102步骤中，通过采用时间序列分析筛选关键时间点的影像，进行时序筛选和趋势分析，涉及自相关分析和趋势检测，从而从原始数据集中筛选出对比分析中最重要的影像，形成筛选后的遥感影像集，反映了该地区随时间的变化趋势。
在S103步骤中，对筛选后的遥感影像集进行图像预处理，使用图像处理算法，如傅里叶变换去噪和几何校正，优化数据质量，确保所得到的影像数据具有更高的清晰度和准确性，为后续的比对分析提供可靠基础。
在S104步骤中，进行地表覆盖和地质结构的比对分析。这一阶段采用机器学习方法，包括决策树分类和特征提取算法，识别并分析地质特征，并生成多时相遥感影像数据集，该数据集不仅展示了地表覆盖和地质结构的当前状态，还揭示了随时间变化的动态特征。
请参阅图3，基于多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果的具体步骤为，
S201：基于多时相遥感影像数据集，使用动态贝叶斯网络初步追踪地表和地质结构的变化，进行地质变化识别，生成初步变化追踪记录；
S202：基于初步变化追踪记录，使用高级时序分析技术，进行深入时序分析，识别变化区域和特征，生成变化分析报告；
S203：基于变化分析报告，应用异常检测算法识别非常规变化区域，进行异常模式识别，生成异常区域识别记录；
S204：基于异常区域识别记录，采用数据融合技术整合变化数据，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
动态贝叶斯网络包括状态转移概率分析、序列数据建模，高级时序分析技术具体为傅里叶变换分析、波谱分析，异常检测算法具体为基于聚类的异常点检测、离群值分析，数据融合技术具体为多源数据整合、数据层次化分析。
在S201步骤中，通过使用动态贝叶斯网络对多时相遥感影像数据集进行初步分析，追踪地表和地质结构的变化，过程包括状态转移概率分析和序列数据建模，以识别和记录地质变化的初步模式，并生成初步变化追踪记录。
在S202步骤中，通过应用高级时序分析技术对初步变化追踪记录进行深入分析，使用傅里叶变换分析和波谱分析方法，详细识别变化区域和其特征，有助于更好地理解地表覆盖和地质结构的变化趋势。
在S203步骤中，通过应用异常检测算法识别非常规变化区域，使用基于聚类的异常点检测和离群值分析方法，对异常模式进行识别，生成异常区域的识别记录，对于早期识别潜在的地质问题或环境变化至关重要。
在S204步骤中，通过使用数据融合技术整合收集到的变化数据，包括多源数据整合和数据层次化分析，以生成全面的地表覆盖和地质结构变化追踪结果，提供了地表覆盖和地质结构随时间的详细变化图景，对地质研究和环境监测具有重要价值。
请参阅图4，基于地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果的具体步骤为，
S301：基于地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用基于统计的异常检测算法，进行初步的异常模式识别，生成初步异常识别结果；
S302：基于初步异常识别结果，采用机器学习方法进行深度异常分析，生成深度异常分析结果；
S303：基于深度异常分析结果，应用高级数据挖掘技术识别非常规地质变化的模式和趋势，生成非常规地质变化模式记录；
S304：基于非常规地质变化模式记录，采用综合评估和验证方法，进行最终异常地质变化识别，生成异常地质变化检测结果；
基于统计的异常检测算法包括统计阈值设定、异常分数计算，机器学习方法包括K-均值聚类、支持向量机分类，高级数据挖掘技术具体为关联规则挖掘、趋势分析，综合评估和验证方法包括误差率分析、验证集测试。
在S301步骤中，通过应用基于统计的异常检测算法对地表覆盖和地质结构变化追踪结果进行初步分析。这一阶段包括统计阈值的设定和异常分数的计算，目的是识别初步的异常模式并生成初步异常区域的识别记录。
在S302步骤中，通过使用机器学习方法对初步异常识别结果进行深入分析。应用K-均值聚类和支持向量机分类等技术，旨在从初步识别的异常中提取更详细的信息，并生成深度异常分析结果。
在S303步骤中，通过运用高级数据挖掘技术分析深度异常分析结果，涉及关联规则挖掘和趋势分析，旨在识别非常规地质变化的模式和趋势，生成非常规地质变化的详细模式记录。
在S304步骤中，通过采用综合评估和验证方法对非常规地质变化模式记录进行最终识别，包括误差率分析和验证集测试，以确认识别的异常地质变化是否准确无误。完成这一步骤后，生成的异常地质变化检测结果为地质学家和环境专家提供了重要的洞见。
请参阅图5，基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果的具体步骤为，
S401：基于遥感影像，采用光谱分析技术分离多波段数据，进行初步的光谱数据提取，生成初步光谱特征数据集；
S402：基于初步光谱特征数据集，应用特征工程技术提升数据质量和相关性，进行特征优化，生成优化后的光谱特征数据集；
S403：基于优化后的光谱特征数据集，运用支持向量机和随机森林算法进行分类识别，生成初步地质成分分类结果；
S404：基于初步地质成分分类结果，采用交叉验证和模型精度提升技术，进行最终地质成分判定和分类，生成地质成分分类结果；
光谱分析技术具体为波长选择、光谱分辨率优化，特征工程技术包括特征缩放、主成分分析，支持向量机和随机森林算法具体为SVM多类分类、随机森林特征重要性评估，交叉验证和模型精度提升技术包括交叉验证方法、模型优化策略。
在S401步骤中，通过使用光谱分析技术对遥感影像进行初步处理，从而分离多波段数据，包括波长选择和光谱分辨率优化，目的是提取出初始的光谱数据，生成初步光谱特征数据集。
在S402步骤中，通过应用特征工程技术对初步光谱特征数据集进行优化。涉及特征缩放和主成分分析等方法，以提升数据质量和相关性，进而生成优化后的光谱特征数据集。
在S403步骤中，基于优化后的光谱特征数据集，运用支持向量机（SVM）和随机森林算法进行分类识别。SVM多类分类和随机森林特征重要性评估用于确保分类的准确性和可靠性，从而生成初步的地质成分分类结果。
在S404步骤中，基于初步地质成分分类结果，采用交叉验证和模型精度提升技术对分类结果进行验证和优化，包括运用交叉验证方法和模型优化策略，以提升分类模型的准确度和鲁棒性，生成最终的地质成分分类结果，结果对于理解特定地区的地质组成和特性非常关键。
请参阅图6，基于地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果的具体步骤为，
S501：基于地质成分分类结果，采用频谱分离技术，进行初步的光谱数据分析，生成光谱波段分离数据集；
S502：基于光谱波段分离数据集，采用特征提取技术，进行特征强化，生成特征强化光谱数据集；
S503：基于特征强化光谱数据集，应用卷积神经网络，进行深度特征学习和识别，进行复杂特征解析，生成深度学习光谱特征结果；
S504：基于深度学习光谱特征结果，采用模型综合评估技术，进行复杂光谱特征识别，生成复杂光谱特征识别结果；
频谱分离技术具体为波长选择、光谱分辨率调整，特征提取技术包括频谱特征映射、特征编码，卷积神经网络具体为多层卷积层结构、激活函数应用，模型综合评估技术包括交叉验证、性能指标评估。
在S501步骤中，通过使用频谱分离技术对地质成分分类结果进行初步的光谱数据分析。这一过程包括波长选择和光谱分辨率调整，目的是分离出不同的光谱波段，从而生成光谱波段分离数据集。
在S502步骤中，基于光谱波段分离数据集，采用特征提取技术对光谱数据进行强化处理，包括频谱特征映射和特征编码等手段，以强化关键光谱特征，并生成特征强化光谱数据集。
在S503步骤中，利用卷积神经网络（CNN）对特征强化光谱数据集进行深度学习和特征识别。多层卷积层结构和激活函数的应用使得网络能够进行复杂特征的解析，从而生成深度学习光谱特征结果。
在S504步骤中，基于深度学习光谱特征结果，采用模型综合评估技术对光谱特征进行识别，包括交叉验证和性能指标评估，以确保特征识别的准确性和可靠性，生成最终的复杂光谱特征识别结果。结果对于精确识别和理解地质成分的复杂光谱特征至关重要。
请参阅图7，基于复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果的具体步骤为，
S601：基于复杂光谱特征识别结果，利用地质建模软件进行初步的三维地质建模，生成初步地质三维模型；
S602：基于初步地质三维模型，采用数据融合技术，融合地表与地下的地质信息，进行数据整合，生成数据融合地质模型；
S603：基于数据融合地质模型，应用混合现实技术，创建交互式地质模型，进行三维可视化处理，生成交互式三维地质模型；
S604：基于交互式三维地质模型，采用综合评估和验证技术，进行地质结构集成分析，生成地质结构集成分析结果；
地质建模软件包括体素建模、表面渲染技术，数据融合技术具体为多源数据整合、层次化数据模型，混合现实技术具体为虚拟现实融合、三维交互界面设计，综合评估和验证技术包括模型精度验证、实用性评估。
在S601步骤中，通过利用地质建模软件对复杂光谱特征识别结果进行初步的三维地质建模，过程涉及体素建模和表面渲染技术，目的是创建初步的地质三维模型，为后续的数据融合和分析提供了基础。
在S602步骤中，基于初步地质三维模型，采用数据融合技术融合地表与地下的地质信息，包括多源数据整合和层次化数据模型的应用，以实现地表和地下数据的有效整合，并生成数据融合地质模型。
在S603步骤中，应用混合现实技术，基于数据融合地质模型创建交互式的地质模型，涉及虚拟现实融合和三维交互界面设计，目的是进行三维可视化处理，生成交互式三维地质模型，以提供更直观和动态的地质结构展示。
在S604步骤中，基于交互式三维地质模型，使用综合评估和验证技术进行地质结构集成分析，包括模型精度验证和实用性评估，以确保生成的地质结构集成分析结果的准确性和可靠性，为地质勘探和分析提供有效的支持。
请参阅图8，基于地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果的具体步骤为，
S701：基于地质结构集成分析结果，采用基本的深度信念网络模型，进行光谱数据的初步解卷积，生成初步解卷积光谱数据；
S702：基于初步解卷积光谱数据，应用高级深度信念网络进行深入光谱分析，进行复杂特征提取，生成复杂特征提取光谱数据；
S703：基于复杂特征提取光谱数据，利用机器学习方法对光谱特征进行分类，进行矿物成分识别，生成初步矿物成分识别结果；
S704：基于初步矿物成分识别结果，采用交叉验证和性能评估技术，进行综合分析和验证，生成矿物成分精确识别结果；
深度信念网络模型具体为多层限制玻尔兹曼机结构、预训练优化，高级深度信念网络具体为增强的特征提取能力、精细的参数调整，机器学习方法具体为支持向量机分类、决策树分类，交叉验证和性能评估技术包括模型准确度测试、验证集交叉验证。
在步骤S701中，使用基本的DBN模型进行光谱数据的初步解卷积，
示例代码
python
Copy code
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 假设 spectral_data 为光谱数据
spectral_data = load_spectral_data()
# 构建深度信念网络
model = tf.keras.Sequential([
Dense(128, activation='relu', input_shape=(spectral_data.shape[1],)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(spectral_data.shape[1]) # 输出层节点数与输入相同
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(spectral_data, spectral_data, epochs=10) # 自编码器训练方式
preliminary_deconvolved_data = model.predict(spectral_data)；
在步骤S702中，应用具有增强特征提取能力的DBN进行深入分析，
示例代码
python
Copy code
# 增加更多层以提取复杂特征
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(preliminary_deconvolved_data, preliminary_deconvolved_data,epochs=10)
complex_feature_data = model.predict(preliminary_deconvolved_data)；
在步骤S703中，使用支持向量机（SVM）或决策树进行矿物成分识别，
示例代码
python
Copy code
from sklearn.svm import SVC
# 假设 mineral_labels 为已知的矿物成分标签
mineral_labels = load_mineral_labels()
classifier = SVC()
classifier.fit(complex_feature_data, mineral_labels)
preliminary_classification_results = classifier.predict(complex_feature_data)；
在步骤S704中，使用交叉验证来评估模型的准确度，
示例代码
python
Copy code
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 5折交叉验证
accuracy_scores = cross_val_score(classifier, complex_feature_data,mineral_labels, cv=5)
print("平均准确度:", accuracy_scores.mean())。
请参阅图9，基于矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型的具体步骤为，
S801：基于矿物成分精确识别结果，采用主成分分析技术，进行多波段反射率的初步关联分析，生成反射率关联分析数据；
S802：基于反射率关联分析数据，应用多变量线性回归模型进行深入波段关系研究，生成多波段关系模型；
S803：基于多波段关系模型，利用长短期记忆网络进行地质变化趋势的深度分析，生成趋势分析预测数据；
S804：基于趋势分析预测数据，采用模型评估和优化策略，生成地质变化趋势预测模型；
主成分分析技术具体为数据降维、特征相关性分析，多变量线性回归模型具体为回归系数估计、相关性检验，长短期记忆网络具体为时间序列预测、记忆单元结构应用，模型评估和优化策略包括预测准确度提升、模型稳定性测试。
在S801步骤中，通过采用主成分分析技术对矿物成分精确识别结果进行处理，进行多波段反射率的初步关联分析，过程涉及数据降维和特征相关性分析，旨在识别和理解不同波段反射率之间的关联，生成反射率关联分析数据。
在S802步骤中，基于反射率关联分析数据，应用多变量线性回归模型深入研究各波段间的关系。通过回归系数估计和相关性检验，旨在创建一个更加精确的多波段关系模型，进一步揭示各波段间的相互影响。
在S803步骤中，利用长短期记忆网络对多波段关系模型进行地质变化趋势的深度分析，涉及时间序列预测和记忆单元结构的应用，以识别和预测地质变化的长期和短期趋势，并生成趋势分析预测数据。
在S804步骤中，基于趋势分析预测数据，采用模型评估和优化策略，以生成地质变化趋势预测模型，包括预测准确度的提升和模型稳定性的测试，确保预测模型的有效性和可靠性，为地质勘探提供准确的预测工具。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集；
基于所述多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果；
基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果；
基于所述地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果；
基于所述复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果；
基于所述地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果；
基于所述矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，所述多时相遥感影像数据集包括日期影像、影像地理标记信息，所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果包括变化趋势、时间点标注，所述异常地质变化检测结果具体为识别的异常变化区域、异常变化类型，所述地质结构集成分析结果包括地质三维模型、地质结构分析报告，所述矿物成分精确识别结果具体指矿物种类、成分分布，所述地质变化趋势预测模型包括地质变化趋势预测、潜在灾害预警信号。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于特定地区，采用时间序列分析方法，收集多时间点遥感影像，进行地表覆盖和地质结构比对，生成多时相遥感影像数据集的具体步骤为，
基于特定地区，利用遥感卫星进行多时间点影像捕获，采用卫星遥感技术，收集地表影像，生成原始遥感影像数据集；
基于所述原始遥感影像数据集，采用时间序列分析筛选关键时间点的影像，进行时序筛选和趋势分析，生成筛选后的遥感影像集；
基于所述筛选后的遥感影像集，进行图像预处理，使用图像处理算法进行数据优化，生成预处理后的遥感影像集；
基于所述预处理后的遥感影像集，进行地表覆盖和地质结构比对分析，采用机器学习方法识别地质特征，生成多时相遥感影像数据集；
所述卫星遥感技术包括多波段成像、影像拼接，所述时间序列分析包括自相关分析、趋势检测，所述图像处理算法包括傅里叶变换去噪、几何校正，所述机器学习方法具体为决策树分类、特征提取算法。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述多时相遥感影像数据集，采用动态贝叶斯网络和时间序列分析方法，追踪地表覆盖和地质结构的变化，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果的具体步骤为，
基于所述多时相遥感影像数据集，使用动态贝叶斯网络初步追踪地表和地质结构的变化，进行地质变化识别，生成初步变化追踪记录；
基于所述初步变化追踪记录，使用高级时序分析技术，进行深入时序分析，识别变化区域和特征，生成变化分析报告；
基于所述变化分析报告，应用异常检测算法识别非常规变化区域，进行异常模式识别，生成异常区域识别记录；
基于所述异常区域识别记录，采用数据融合技术整合变化数据，生成地表覆盖和地质结构变化追踪结果；
所述动态贝叶斯网络包括状态转移概率分析、序列数据建模，所述高级时序分析技术具体为傅里叶变换分析、波谱分析，所述异常检测算法具体为基于聚类的异常点检测、离群值分析，所述数据融合技术具体为多源数据整合、数据层次化分析。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用异常检测算法，识别非常规地质变化，生成异常地质变化检测结果的具体步骤为，
基于所述地表覆盖和地质结构变化追踪结果，应用基于统计的异常检测算法，进行初步的异常模式识别，生成初步异常识别结果；
基于所述初步异常识别结果，采用机器学习方法进行深度异常分析，生成深度异常分析结果；
基于所述深度异常分析结果，应用高级数据挖掘技术识别非常规地质变化的模式和趋势，生成非常规地质变化模式记录；
基于所述非常规地质变化模式记录，采用综合评估和验证方法，进行最终异常地质变化识别，生成异常地质变化检测结果；
所述基于统计的异常检测算法包括统计阈值设定、异常分数计算，所述机器学习方法包括K-均值聚类、支持向量机分类，所述高级数据挖掘技术具体为关联规则挖掘、趋势分析，所述综合评估和验证方法包括误差率分析、验证集测试。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于遥感影像，运用支持向量机和随机森林算法进行高级光谱特征分析，生成地质成分分类结果的具体步骤为，
基于遥感影像，采用光谱分析技术分离多波段数据，进行初步的光谱数据提取，生成初步光谱特征数据集；
基于所述初步光谱特征数据集，应用特征工程技术提升数据质量和相关性，进行特征优化，生成优化后的光谱特征数据集；
基于所述优化后的光谱特征数据集，运用支持向量机和随机森林算法进行分类识别，生成初步地质成分分类结果；
基于所述初步地质成分分类结果，采用交叉验证和模型精度提升技术，进行最终地质成分判定和分类，生成地质成分分类结果；
所述光谱分析技术具体为波长选择、光谱分辨率优化，所述特征工程技术包括特征缩放、主成分分析，所述支持向量机和随机森林算法具体为SVM多类分类、随机森林特征重要性评估，所述交叉验证和模型精度提升技术包括交叉验证方法、模型优化策略。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述地质成分分类结果，利用卷积神经网络提取和识别复杂光谱特征，生成复杂光谱特征识别结果的具体步骤为，
基于所述地质成分分类结果，采用频谱分离技术，进行初步的光谱数据分析，生成光谱波段分离数据集；
基于所述光谱波段分离数据集，采用特征提取技术，进行特征强化，生成特征强化光谱数据集；
基于所述特征强化光谱数据集，应用卷积神经网络，进行深度特征学习和识别，进行复杂特征解析，生成深度学习光谱特征结果；
基于所述深度学习光谱特征结果，采用模型综合评估技术，进行复杂光谱特征识别，生成复杂光谱特征识别结果；
所述频谱分离技术具体为波长选择、光谱分辨率调整，所述特征提取技术包括频谱特征映射、特征编码，所述卷积神经网络具体为多层卷积层结构、激活函数应用，所述模型综合评估技术包括交叉验证、性能指标评估。
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述复杂光谱特征识别结果，采用混合现实技术和地质建模软件，融合地表和地下数据，生成地质结构集成分析结果的具体步骤为，
基于所述复杂光谱特征识别结果，利用地质建模软件进行初步的三维地质建模，生成初步地质三维模型；
基于所述初步地质三维模型，采用数据融合技术，融合地表与地下的地质信息，进行数据整合，生成数据融合地质模型；
基于所述数据融合地质模型，应用混合现实技术，创建交互式地质模型，进行三维可视化处理，生成交互式三维地质模型；
基于所述交互式三维地质模型，采用综合评估和验证技术，进行地质结构集成分析，生成地质结构集成分析结果；
所述地质建模软件包括体素建模、表面渲染技术，所述数据融合技术具体为多源数据整合、层次化数据模型，所述混合现实技术具体为虚拟现实融合、三维交互界面设计，所述综合评估和验证技术包括模型精度验证、实用性评估。
9.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述地质结构集成分析结果，应用深度信念网络进行光谱解卷积，识别矿物成分，生成矿物成分精确识别结果的具体步骤为，
基于所述地质结构集成分析结果，采用基本的深度信念网络模型，进行光谱数据的初步解卷积，生成初步解卷积光谱数据；
基于所述初步解卷积光谱数据，应用高级深度信念网络进行深入光谱分析，进行复杂特征提取，生成复杂特征提取光谱数据；
基于所述复杂特征提取光谱数据，利用机器学习方法对光谱特征进行分类，进行矿物成分识别，生成初步矿物成分识别结果；
基于所述初步矿物成分识别结果，采用交叉验证和性能评估技术，进行综合分析和验证，生成矿物成分精确识别结果；
所述深度信念网络模型具体为多层限制玻尔兹曼机结构、预训练优化，所述高级深度信念网络具体为增强的特征提取能力、精细的参数调整，所述机器学习方法具体为支持向量机分类、决策树分类，所述交叉验证和性能评估技术包括模型准确度测试、验证集交叉验证。
10.根据权利要求1所述的基于图像处理的地质勘探遥感监测方法，其特征在于，基于所述矿物成分精确识别结果，结合主成分分析和多变量线性回归分析多波段反射率关系，运用长短期记忆网络，生成地质变化趋势预测模型的具体步骤为，
基于所述矿物成分精确识别结果，采用主成分分析技术，进行多波段反射率的初步关联分析，生成反射率关联分析数据；
基于所述反射率关联分析数据，应用多变量线性回归模型进行深入波段关系研究，生成多波段关系模型；
基于所述多波段关系模型，利用长短期记忆网络进行地质变化趋势的深度分析，生成趋势分析预测数据；
基于所述趋势分析预测数据，采用模型评估和优化策略，生成地质变化趋势预测模型；
所述主成分分析技术具体为数据降维、特征相关性分析，所述多变量线性回归模型具体为回归系数估计、相关性检验，所述长短期记忆网络具体为时间序列预测、记忆单元结构应用，所述模型评估和优化策略包括预测准确度提升、模型稳定性测试。
CN202410064087.2A 2024-01-17 2024-01-17 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法 Active CN117576581B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410064087.2A CN117576581B (zh) 2024-01-17 2024-01-17 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410064087.2A CN117576581B (zh) 2024-01-17 2024-01-17 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117576581A CN117576581A (zh) 2024-02-20
CN117576581B true CN117576581B (zh) 2024-04-05

Family

ID=89895946

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410064087.2A Active CN117576581B (zh) 2024-01-17 2024-01-17 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117576581B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118038450A (zh) * 2024-03-01 2024-05-14 山东省农业科学院 一种基于遥感影像的玉米病虫害检测方法
CN117949397B (zh) * 2024-03-27 2024-06-14 潍坊市勘察测绘研究院 高光谱遥感地质测绘控制系统及方法
CN118035847B (zh) * 2024-04-10 2024-06-21 山东司南地理信息有限公司 一种基于地质矿产勘查的数据提取方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005057129A1 (de) * 2003-12-15 2005-06-23 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und vorrichtung zur mindestens teilweise automatisierten auswertung von fernerkundungsdaten
CN105279604A (zh) * 2015-09-25 2016-01-27 同济大学 一种矿区土地资源变化协同分析方法
CN111046772A (zh) * 2019-12-05 2020-04-21 国家海洋环境监测中心 多时相卫星遥感岛礁岸线及开发利用信息提取方法
WO2021226977A1 (zh) * 2020-05-15 2021-11-18 安徽中科智能感知产业技术研究院有限责任公司 一种基于多源遥感数据融合和深度神经网络的矿山开采典型地物动态监测方法及平台
CN117274520A (zh) * 2023-10-19 2023-12-22 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院 一种地质勘探的测绘方法
CN117372880A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 天津市祥途测绘科技有限公司 一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005057129A1 (de) * 2003-12-15 2005-06-23 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und vorrichtung zur mindestens teilweise automatisierten auswertung von fernerkundungsdaten
CN105279604A (zh) * 2015-09-25 2016-01-27 同济大学 一种矿区土地资源变化协同分析方法
CN111046772A (zh) * 2019-12-05 2020-04-21 国家海洋环境监测中心 多时相卫星遥感岛礁岸线及开发利用信息提取方法
WO2021226977A1 (zh) * 2020-05-15 2021-11-18 安徽中科智能感知产业技术研究院有限责任公司 一种基于多源遥感数据融合和深度神经网络的矿山开采典型地物动态监测方法及平台
CN117274520A (zh) * 2023-10-19 2023-12-22 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院 一种地质勘探的测绘方法
CN117372880A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 天津市祥途测绘科技有限公司 一种基于遥感影像的道路工程监管系统及方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
An Overview on 40 Years of Remote Sensing Geology Based on Arab Examples;Deroin, JP等;GEOLOGY OF THE ARAB WORLD - AN OVERVIEW;20191231;427-453 *
多时相遥感影像变化检测方法综述;眭海刚;冯文卿;李文卓;孙开敏;徐川;;武汉大学学报(信息科学版);20181205(第12期);全文 *
多时相遥感影像变化检测综述;周启鸣;;地理信息世界;20110425(第02期);全文 *
山东省重点地段矿山环境地质遥感监测方法研究;吕庆元;刘振南;王凤华;李国庭;;山东国土资源;20100715(第07期);全文 *
遥感时间序列影像变化检测研究进展;赵忠明;孟瑜;岳安志;黄青青;孔珑;袁媛;刘晓奕;林蕾;张蒙蒙;;遥感学报;20160925(第05期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117576581A (zh) 2024-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN117576581B (zh) 基于图像处理的地质勘探遥感监测方法
Tonini et al. Rockfall detection from terrestrial LiDAR point clouds: A clustering approach using R
Vetrivel et al. Identification of damage in buildings based on gaps in 3D point clouds from very high resolution oblique airborne images
Wan A spatial decision support system for extracting the core factors and thresholds for landslide susceptibility map
CN111742329A (zh) 一种基于多源遥感数据融合和深度神经网络的矿山开采典型地物动态监测方法及平台
Li et al. Unsupervised hyperspectral image change detection via deep learning self-generated credible labels
Winkelmaier et al. Topographically guided UAV for identifying tension cracks using image-based analytics in open-pit mines
Wan et al. A landslide expert system: image classification through integration of data mining approaches for multi-category analysis
CN116403093B (zh) 一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置
CN117058446B (zh) 一种钻探岩芯特征的智能识别描述方法、系统及存储介质
Ghamisi et al. The potential of machine learning for a more responsible sourcing of critical raw materials
Salati et al. Lithological mapping and fuzzy set theory: Automated extraction of lithological boundary from ASTER imagery by template matching and spatial accuracy assessment
Juliani et al. Deep learning of terrain morphology and pattern discovery via network-based representational similarity analysis for deep-sea mineral exploration
Leung et al. Sample truncation strategies for outlier removal in geochemical data: the MCD robust distance approach versus t-SNE ensemble clustering
Mansour et al. Disaster Monitoring of Satellite Image Processing Using Progressive Image Classification.
CN116659410A (zh) 一种矿区开采沉陷形变的监测预警方法及系统
Liu et al. Advances in automatic identification of road subsurface distress using ground penetrating radar: State of the art and future trends
Jafrasteh et al. Generative adversarial networks as a novel approach for tectonic fault and fracture extraction in high resolution satellite and airborne optical images
Sharifi et al. Efficiency evaluating of automatic lineament extraction by means of remote sensing (Case study: Venarch, Iran)
Mirmazloumi et al. INSAR deformation time series classification using a convolutional neural network
Qiao et al. Multi‐CrackNet: A Fast Segmentation and Quantification Combined Method for Rock Discontinuity Traces by Capturing an Image
CN118395193B (zh) 基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统
Grant et al. Leveraging spatial metadata in machine learning for improved objective quantification of geological drill core
de Araujo et al. Enhancing geotechnical damage detection with deep learning: a convolutional neural network approach
Yu et al. Deep learning and IoT enabled digital twin framework for monitoring open-pit coal mines

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: Remote sensing monitoring method for geological exploration based on image processing

Granted publication date: 20240405

Pledgee: Postal Savings Bank of China Limited Jinan Branch

Pledgor: Shandong Yuanhong Survey, Planning and Design Co.,Ltd.

Registration number: Y2024980027896