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一种基于机器学习算法的岩性填图方法

2021-07-15冀全伟王文磊刘治博祝茂强袁长江

地质力学学报 2021年3期
关键词:分类方法模型

冀全伟王文磊刘治博祝茂强袁长江

1.自然资源部古地磁与古构造重建重点实验室,北京 100081;2.中国地质科学院地质力学研究所,北京 100081;3.中国地质大学(北京),北京 100083;4.中国地质科学院矿产资源研究所,北京 100037

0 引言

信息化时代,社会经济发展与生态环境治理对地质调查工作提出了新的要求,地质调查工作面临新的机遇与挑战。例如,在特殊地质地貌区开展区域地质调查工作将有助于特殊地质景观区基础地质问题的研究,服务于多门类自然资源与生态环境问题的解决(胡健民和陈虹,2019)。随着地质调查工作的持续开展,基础地质研究程度不断提高,成果数据资料保持快速积累与更新。如何系统整合已有地质、地球化学、地球物理、遥感等多元、多尺度地质调查数据资料,发展能够提高工作质量与效率的方法,深度挖掘有用信息,进而优化提升基础地质、矿产地质、水文地质、灾害地质等调查评价技术(杨星辰等,2020;张鑫刚等,2020),被认为是地质调查工作手段升级,提高社会经济服务能力的突破口之一。亟需学习吸收并引进数学、信息学等学科先进的数据与信息挖掘技术,创新发展地质调查评价思路与方法。

地质填图作为区域地质调查工作最基本的核心工作内容之一,其效率和精度将直接影响后续研究工作的开展。传统地质填图工作主要包括前期资料收集整理、工作方案编制、野外实地勘查、样品测试分析及数据处理、成图及报告编写等阶段。……

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