一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种浅层岩性地质图生成方法，包括：基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到多种类型遥感数据所对应的识别结果；分析识别结果的数据之间的相关性，筛选出识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，根据岩性地质图筛选出对应的遥感数据，形成新的最能体现目标区域中岩性的遥感数据；将最能体现目标区域中岩性的遥感数据重新进行多类型遥感数据聚类岩性识别，得到目标区域岩性地质图。该方法通过多种类型遥感数据的综合应用，筛选对浅层岩性最为敏感的遥感数据进行聚类计算，从而形成高质量的地质图，提高地质填图的工作效率，丰富地质图，提高图件的质量和基础地质研究的水平。

【技术实现步骤摘要】
一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备
本专利技术涉及地质勘测
，尤其涉及一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备。
技术介绍
我国覆盖区的面积约占全国陆地面积的1/3以上，其中相当一部分地区是覆盖层厚度不超过100m的浅覆盖区(第四系覆盖层厚度小于100m，覆盖层面积占图幅面积50％或50％以上的地区)。在浅覆盖区地质填图工作中，常规填图方法由于基岩露头少而受到限制，隐伏的岩体、地层、构造、矿产(化)以及地表地质现象在深部发生的变化情况等信息无法直接观察研究，利用转石或局部零散露头填制的地质图可信度低、信息量少、整体质量不高。目前，通过单一勘查方法进行地质填图的工作效率地，准确度及精度较差，尤其是通过单一方法勘查覆盖区，得到的区域地质图件的信息承载量较少，因此，如何提高图件的质量是一件亟待解决的问题。
技术实现思路
(一)专利技术目的本专利技术的目的是提供一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备以解决现有技术中地质图件绘制效率低，图件准确度及精度较差的问题。(二)技术方案为解决上述问题，本专利技术的第一方面提供了一种浅层岩性地质图生成方法，包括：基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果；分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，并反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据；将所述最能体现目标区域中岩性的遥感数据重新进行多类型遥感数据聚类岩性识别，得到目标区域岩性地质图。进一步地，所述基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果具体为：假设将遥感数据每个采样点视为一个采集向量，所述向量维度等于遥感数据通道数，每幅遥感数据有n个向量xi(i＝1,2,…,n)，将分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小，与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素，同时加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1：那么，基于模糊C均值聚类算法的目标函数为：这里uij介于0，1间；ci为模糊组I的聚类中心，dij＝||ci-xj||为第I个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离；且m∈[1,∞)是一个加权指数；构造如下新的目标函数，可求得使(3.2)式达到最小值的必要条件：这里λj，j＝1到n，是1)式的n个约束式的拉格朗日乘子，对所有输入参量求导，使式(2)达到最小的必要条件为：和由上述两个必要条件，模糊c均值聚类算法的计算步骤如下：步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式(1)中的约束条件；步骤2：用式(4)计算c个聚类中心ci，i＝1,…,c；步骤3：根据式(2)计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。进一步地，所述分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，并反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据包括：对所述识别结果进行数据间的相关性分析，通过计算得到的多幅岩性地质图的相关性，设得到岩性地质图综述为m，筛选出相关性较差的前n幅图件，所述相关性较差为协方差较大：其中，X,Y表示两幅岩性地质图，Xi，Yi表示岩性地质图中的第i个点，表示不同地质图的均值，筛选出预设数量相关性低的岩性地质图组成最能体现目标区域中岩性的岩性地质图；基于所述最能体现目标区域中岩性的岩性地质图反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据。进一步地，还包括：将多种类型遥感数据进行预处理后进行拼接，得到目标区域的多种类型遥感数据。进一步地，所述预处理包括：岩性碎片的均色处理、岩性碎片的边界位置插值和羽化处理。进一步地，还包括：对所述目标区域岩性地质图进行空间滤波处理。根据本专利技术的另一个方面，提供一种浅层岩性地质图生成装置，包括：模糊C均值聚类模块，用于基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果；数据筛选模块，用于分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，并反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据；聚类模块，用于将所述最能体现目标区域中岩性的遥感数据重新进行多类型遥感数据聚类岩性识别，得到目标区域岩性地质图。进一步地，所述基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果具体为：假设将遥感数据每个采样点视为一个采集向量，所述向量维度等于遥感数据通道数，每幅遥感数据有n个向量xi(i＝1,2,…,n)，将分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小，与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素，同时加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1：那么，基于模糊C均值聚类算法的目标函数为：这里uij介于0，1间；ci为模糊组I的聚类中心，dij＝||ci-xj||为第I个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离；且m∈[1,∞)是一个加权指数；构造如下新的目标函数，可求得使(3.2)式达到最小值的必要条件：这里λj，j＝1到n，是1)式的n个约束式的拉格朗日乘子，对所有输入参量求导，使式(2)达到最小的必要条件为：和由上述两个必要条件，模糊c均值聚类算法的计算步骤如下：步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式(1)中的约束条件；步骤2：用式(4)计算c个聚类中心ci，i＝1,…,c；步骤3：根据式(2)计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。进一步地，所述分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，并反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据包括：相关性分析单元，用于对所述识别结果进行数据间的相关性分析；筛选单元，用于筛选出预设数量相关性低的岩性地质图组成最能体现目标区域中岩性的岩性地质图；反向计算模块，用于基于所述最能体现目标区域中岩性的岩性地质图反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据。进一步地，还包括：拼接模块，用于将多种类型遥感数据进行预处理后进行拼接，得到目标区域的多种类型遥感数据。进一步地，所述预处理包括：岩性碎片的均色处理、岩性碎片的边界位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种浅层岩性地质图生成方法，其特征在于，包括：/n基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果；/n分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，根据所述岩性地质图筛选出对应的遥感数据，形成新的最能体现目标区域中岩性的遥感数据；/n将所述最能体现目标区域中岩性的遥感数据重新进行多类型遥感数据聚类岩性识别，得到目标区域岩性地质图。/n

【技术特征摘要】
1.一种浅层岩性地质图生成方法，其特征在于，包括：
基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果；
分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，根据所述岩性地质图筛选出对应的遥感数据，形成新的最能体现目标区域中岩性的遥感数据；
将所述最能体现目标区域中岩性的遥感数据重新进行多类型遥感数据聚类岩性识别，得到目标区域岩性地质图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊C均值聚类算法对目标区域的多种类型遥感数据进行岩性识别，得到所述多种类型遥感数据所对应的识别结果具体为：
假设将遥感数据每个采样点视为一个采集向量，所述向量维度等于遥感数据通道数，每幅遥感数据有n个向量xi(i＝1,2,…,n)，将分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小，与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素，同时加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1：



那么，基于模糊C均值聚类算法的目标函数为：



这里uij介于0，1间；ci为模糊组I的聚类中心，dij＝||ci-xj||为第I个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离；且m∈[1,∞)是一个加权指数；
构造如下新的目标函数，可求得使(3.2)式达到最小值的必要条件：



这里λj，j＝1到n，是1)式的n个约束式的拉格朗日乘子，对所有输入参量求导，使式(2)达到最小的必要条件为：



和



由上述两个必要条件，模糊c均值聚类算法的计算步骤如下：
步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式(1)中的约束条件；
步骤2：用式(4)计算c个聚类中心ci，i＝1,…,c；
步骤3：根据式(2)计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述识别结果的数据之间的相关性，筛选出所述识别结果中最能体现目标区域中岩性的岩性地质图，并反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据包括：
对所述识别结果进行数据间的相关性分析，通过计算得到的多幅岩性地质图的相关性，设得到岩性地质图综述为m，筛选出相关性较差的前n幅图件，所述相关性较差为协方差较大：



其中，X,Y表示两幅岩性地质图，Xi，Yi表示岩性地质图中的第i个点，表示不同地质图的均值，
筛选出预设数量相关性低的岩性地质图组成最能体现目标区域中岩性的岩性地质图；
基于所述最能体现目标区域中岩性的岩性地质图反向计算得到与之对应的最能体现目标区域中岩性的遥感数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将多种类型遥感数据进行预处理后进行拼接，得到目标区域的多种类型遥感数据。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：岩性碎片的均色处理、岩性碎片的边界位置插值和羽化处理。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述目标区域岩性地质图进行空间滤波处理。


7.一种浅层岩性地质图生成装置，其特征在于，包括：
模糊C均值聚类模块，用于基于模糊C均值聚类算法对目...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海龙，梁锋，王涛，
申请(专利权)人：中国地质科学院，
类型：发明
国别省市：北京;11