地质环境评价方法解析
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案例介绍
运用人机交互解译、面向对象信息提取等遥感、GIS 技术，对研究区进行自然地理、基础地质、资源损坏、矿山环境四个大方面 信息的提取，建立矿山地质环境评级因子体系。在此基础上，对研究区进行多尺 度的矿山地质环境评价，通过分析评价尺度效应，选出研究区的最优评价尺度。 采用量子粒子群算法（QPSO）对最小二乘-支持向量机（LS-SVM）进行参数优 化，并将改进的算法（QPSO-LS-SVM）对研究区进行矿山地质环境评价。通过 与 BP 神经网络、层次分析-模糊评价法进行比较，选取最佳的评价方法。
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运用人机交互解译、面向对象信息提取等遥感、GIS 技术，对研究区进行自然地理、基础地质、资源损坏、矿山环境四个大方面 信息的提取，建立矿山地质环境评级因子体系。在此基础上，对研究区进行多尺 度的矿山地质环境评价，通过分析评价尺度效应，选出研究区的最优评价尺度。 采用量子粒子群算法（QPSO）对最小二乘-支持向量机（LS-SVM）进行参数优 化，并将改进的算法（QPSO-LS-SVM）对研究区进行矿山地质环境评价。通过 与 BP 神经网络、层次分析-模糊评价法进行比较，选取最佳的评价方法。
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