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基于深度学习的少样本矿物高光谱定量分析方法研究
ID：2450
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-19 15:04:20
Hits：1801
Invited speech
Start Time：2024-05-20 08:00（Asia/Shanghai）
Duration：9min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
针对矿物信息的高光谱定量遥感研究，以深度学习为代表的机器学习方法提供了新的研究范式，但针对地学科学领域的应用，目前缺乏具有代表性的真实矿物标签。本研究从Hapke辐射传输模型、矿物识别谱系和深度学习网络的混合建模思路出发，开展融合Hapke辐射传输模型和矿物知识谱系的高光谱矿物定量分析深度学习研究，实现融合空间感知和辐射传输模型的数据增强技术，建立基于矿物识别关键特征和含量预测的多任务深度学习模型并开发参数分组优化算法。通过构建少样本矿物高光谱深度学习技术，为高光谱遥感地质定量化分析提供新的技术手段，对地质调查、矿产勘查、行星探测等具有重要的技术支撑作用，同时也可以为生态环境评价、土壤质量调查等提供参考。
Keywords
高光谱遥感；小样本；辐射传输模型；多任务学习；深度学习
Speaker
秦凯
研究员 核工业北京地质研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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