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申请/专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
摘要：本发明涉及一种矿物丰度遥感反演方法、装置及计算机设备。其中，矿物丰度遥感反演方法，包括基于第一位置信息、第二位置信息、遥感数据、光谱数据以及光谱数据对应的矿物丰度，建立数据集；构建矿物遥感反演网络模型；利用数据集训练矿物遥感反演网络模型，并基于训练好的矿物遥感反演网络模型以及遥感数据，得到目标矿物的丰度信息。利用模型中的多头自注意力机制使得模型能够并行计算，可以加速训练过程，同时能够更好地处理长距离依赖关系，适用于处理较长的序列数据，此外模型在每一层都能够直接访问到整个输入序列的信息，能够更充分地利用全局信息并进一步提高反演精度。
主权项：1.一种矿物丰度遥感反演方法，其特征在于，包括：确定研究区域中的目标矿物露头区的第一位置信息和背景地物区的第二位置信息；获取所述研究区域的遥感数据、光谱数据以及所述光谱数据对应的矿物丰度；基于所述第一位置信息、所述第二位置信息、所述遥感数据、所述光谱数据以及所述光谱数据对应的矿物丰度，建立数据集；构建矿物遥感反演网络模型；所述矿物遥感反演网络模型包括ResNet网络、第一归一化模块、多头注意力模块、第二归一化模块和前馈网络模块；其中，所述ResNet网络的残差结构的卷积层用于输入数据进行特征变换和提取，得到第一特征表示；所述第一归一化模块用于对所述第一特征表示进行归一化处理，得到第二特征表示；所述多头注意力模块对所述第二特征表示进行自注意力操作，得到多头自注意力计算结果；所述第二归一化模块对所述多头自注意力计算结果进行归一化处理，得到第三特征表示；所述前馈网络模块对所述第三特征表示进行处理，得到第四特征表示并输出给所述残差结构的跳跃链接；利用所述数据集训练所述矿物遥感反演网络模型，并基于训练好的矿物遥感反演网络模型以及所述遥感数据，得到目标矿物的丰度信息。
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百度查询： 中国地质科学院矿产资源研究所 矿物丰度遥感反演方法、装置及计算机设备
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