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作者：赵坤鹏;邵燕林;曾齐红;魏薇;胡忠贵;闫彦芳;
单位：长江大学地球科学学院;中国石油勘探开发研究院;
摘要：数字露头岩性解译是地层、沉积、储层等地质研究工作的基础。当前岩性解译的方法有基于激光强度的方法和随机森林等方法，但由于野外环境的多变性和露头剖面的复杂性，在岩性识别时，识别结果往往会受到植被、浮土、岩石表面风化等影响导致结果的错判或漏判，影响岩性分类模型的精确性和可读性。对此，提出了一种通过对露头的实际调查分析，提取露头的地层厚度、倾向等发育特征，结合三维点云模型以及原岩性判别结果构建数据筛选模型，并对筛选后的数据进行统计计算，最终对数据进行聚合处理的方法。以人工解译为参考，将聚合处理后的识别结果与原始结果和无人机影像识别结果作对比。实验结果表明，聚合处理方法在保持原有识别结果分类正确的基础上，提高了岩性识别的准确率，总体岩性分类识别精度达到90.56%,高于其他识别方法，使岩性的分类结果更符合实际的地层和岩性分布情况，满足了实际应用的要求。
关键词：数字露头;;岩性分类;;地层发育特征;;激光强度
基金资助：湖北省教委科研基金(2018289);; 湖北省高等学校实验室研究项目(HBSY2018-28);; 中石油科技项目“重点地区数字露头勘查技术研究应用”(KT2021-06-14)
