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基于GF-2影像的离子吸附型稀土矿含量推断方法

编号:FTJS10309

篇名:基于GF-2影像的离子吸附型稀土矿含量推断方法

作者:班玉莹 成功

关键词: GF-2影像 离子吸附型稀土矿床 建模 广西六汤矿区

机构: 有色金属成矿预测与地质环境检测教育部重点实验室(中南大学) 中南大学地球科学与信息物理学院

摘要: 寻找离子吸附型稀土矿床对保障我国关键矿产资源具有重要作用。综合利用广西崇左六汤矿区的基础地质、地球化学勘探、高分辨率遥感影像等多源地学数据,以已知矿床分布特征为约束,基于多项式回归及BP神经网络对该区进行建模,以决定系数R 2及均方根误差(RMSE)为模型评价指标,对研究区离子吸附型稀土矿含量进行预测。研究结果表明,多项式回归模型检验R 2=0.54,BP神经网络模型检验R 2=0.64,剔除数据中高离群值后模型精度显著上升,多项式回归模型精度较好,但预测效果图与实测效果图差异较大。综上,数据中离群值的存在对模型的影响较大,模型拟合的好坏并非判断模型好坏的唯一标准,BP神经网络模型能较好预测研究区离子吸附型稀土矿含量。

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