重点项目
基于深度学习分割方法的地热有利区辨识技术
日期:2024-02-05访问量：
一、成果简介
地热资源是一种十分宝贵的综合性矿产资源，多年实践表明，其社会、经济和环境效益均很显著。虽然地热资源储量巨大，却并不集中，能够直接开采利用的地区非常有限。因此使用遥感图像进行地热资源探取是一种及其高效的方法，而在将深度学习技术引入遥感领域，尤其是地热资源有利区捕获的分析工作时，本项技术要应对的任务具备更复杂困难的问题背景，如热辐射扩散效应，TIR通道分辨率较低、季节温差影响。为克服以上难点，实现对地热资源有利区的统一性标准化提取，本方法中提出了一种专用于TIRS遥感图像中高温区域的深度学习语义分割网络。方法实现了从Band10遥感图像中过滤掉热辐射扩散区域的干扰，抑制季节对结果的影响，从图像中分割出符合研究者经验判断的高温区，大幅提升对有利区的定位准确度。
图1.主体内容提取部分
二、应用领域
遥感领域；人工智能、计算机视觉、深度学习技术领域
三、市场前景
地热资源是一种高效的清洁可再生能源，勘探地热资源具有战略意义。对于地热资源的勘探手段目前仍局限于地质勘探等方式，这些方式往往投入大，勘探范围小。利用遥感卫星拍摄的高清图像，对其温度反演并寻找地热异常区域是一种成本低，范围广的高效手段。
图2.主体提取部分骨干网络的卷积模块结构
四、知识产权
1、成果由北京理工大学与中国地质大学（北京）共有。
2、已申请专利保护1项。
五、合作方式
合作开发或技术咨询。
六、对接方式
（1）合作意向方联系北理工技术转移中心；
（2）北理工技术转移中心沟通了解意向方情况；
（3）会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案。
北京理工大学技术转移中心
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