基于红土微观分形纹理特征的反演研究

• 作者: 薛新磊
• 来源期刊: 云南水力发电
• 关键词: 红土 SEM图像 微结构参数 ENVI 分形纹理 反演建模模型优化
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 施工技术
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: D642.13+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3951.2019.Z1.009

摘要

红土的微观结构十分复杂,为了解其微观结构与其物理参数之间的联系需要进行定量研究,利用遥感(RS)等现代空间信息技术来研究土体试样SEM图像,提取出不同种类的微观特征数据集合,对物理参数进行反演研究,是一种新型的方法.在云南红土微结构进行分析的基础上,利用ENVI对特定工况SEM图像进行预处理、分类并分别使用了非监督分类-ISODATA、监督分类-支持向量机、监督分类-人工神经网络,用所提取出数据与对照组数据进行变化趋势对比,相关分析等,选用最优分类方法提取微结构特征参数.同时,将分形理论与纹理结合尝试构建红土的分形纹理,并分别基于ENVI与MATLAB提取出特定工况下红土的分形纹理特征参数.随后,基于上述两类微观特征参数对物理参数进行反演建模,并通过BP神经网络进行模型优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛新磊		1	0	0.0	0.0