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基于深度学习分割方法的地热有利区辨识技术

一、成果简介

地热资源是一种十分宝贵的综合性矿产资源,多年实践表明,其社会、经济和环境效益均很显著。虽然地热资源储量巨大,却并不集中,能够直接开采利用的地区非常有限。因此使用遥感图像进行地热资源探取是一种及其高效的方法,而在将深度学习技术引入遥感领域,尤其是地热资源有利区捕获的分析工作时,本项技术要应对的任务具备更复杂困难的问题背景,如热辐射扩散效应,TIR通道分辨率较低、季节温差影响。为克服以上难点,实现对地热资源有利区的统一性标准化提取,本方法中提出了一种专用于TIRS遥感图像中高温区域的深度学习语义分割网络。方法实现了从Band10遥感图像中过滤掉热辐射扩散区域的干扰,抑制季节对结果的影响,从图像中分割出符合研究者经验判断的高温区,大幅提升对有利区的定位准确度。

图1.主体内容提取部分

二、应用领域

遥感领域;人工智能、计算机视觉、深度学习技术领域

三、市场前景

地热资源是一种高效的清洁可再生能源,勘探地热资源具有战略意义。对于地热资源的勘探手段目前仍局限于地质勘探等方式,这些方式往往投入大,勘探范围小。利用遥感卫星拍摄的高清图像,对其温度反演并寻找地热异常区域是一种成本低,范围广的高效手段。

图2.主体提取部分骨干网络的卷积模块结构

四、知识产权

1、成果由澳门新莆京娱乐娱城与中国地质大学(北京)共有。

2、已申请专利保护1项。

五、合作方式

合作开发或技术咨询。

六、对接方式

(1)合作意向方联系北理工技术转移中心;

(2)北理工技术转移中心沟通了解意向方情况;

(3)会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案。


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