基于BP神经网络与数学形态学的彩色地质图面要素信息智能提取

• 作者: 刘苏庆 姚燕军 张亚光 徐彬 李诗 陈建平
• 来源期刊: 地质通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 机器学习 BP神经网络 数学形态学 彩色地质图
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 地质信息
• 页码范围: 1104-1114
• 页数: 11页
• 分类号: P628
• 字数: 6211字
• 语种: 中文

摘要

地质图是一个区域地质研究的重要成果,也是前人留下的宝贵资料,更融合了地质专家的丰富知识.本研究的目的是通过新的思路将彩色地质图信息提取出来,使其结果能直接进行数据分析,并用于决策和分析.以机器学习为指导,在分析半结构化(栅格)地质图特征的基础上,根据图例信息,提出一种彩色地质图信息提取新思路,对彩色地质图进行分层信息提取,并结合数学形态学和多层前向反馈式神经网络,探索半结构化数据转换为结构数据的有效技术方法.利用图像信息提取技术将半结构化地质图转化为结构化数据,可用于成矿预测等研究.这一变化将改变传统地质数据的结构,地质研究的信息基础和来源将会增加,对于获取更多的数据源和信息源,进一步开展地质分析研究具有重要意义.