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基于深度学习的蚀变矿物识别——以新疆白杨河铀矿床为例

易敏 叶发旺 张川 邱骏挺

铀矿地质2021，Vol.37Issue(4)：673-682,10.
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铀矿地质2021，Vol.37Issue(4)：673-682,10.DOI:10.3969/j.issn.1000-0658.2021.37.073

基于深度学习的蚀变矿物识别——以新疆白杨河铀矿床为例

Identification of Alteration Minerals Based on Deep Learning:A Case Study of Baiyanghe Uranium Deposit,Xinjiang

易敏 1叶发旺 1张川 1邱骏挺1

作者信息

  • 1. 核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京100029
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摘要

关键词

高光谱遥感/蚀变矿物识别/深度学习/白杨河铀矿床

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

易敏,叶发旺,张川,邱骏挺..基于深度学习的蚀变矿物识别——以新疆白杨河铀矿床为例[J].铀矿地质,2021,37(4):673-682,10.

基金项目

核能开发项目"基于航空高光谱与伽马能谱的铀矿勘查技术研究"资助. （）

铀矿地质

OACSCDCSTPCD

1000-0658

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