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本发明公开了一种基于深度学习的地图数据分析提取方法及系统，涉及地图数据分析技术领域。本发明用于解决不能通过对不同置信或更新情况的地图数据进行差异化的分析提取，以进一步提高地图数据处理的灵活性和更新数据集的精准性的技术问题。通过对监测集进行多重分析处理的方式得到关于更新或置信情况的多种信号，并赋予置信相关的标签，便于对置信相关标签对应的监测集进行差异化的数据提取，提高了地图数据处理的灵活性和更新数据集的精准性，实现数据库及时替换、新增精准地图信息的功能。

本发明涉及一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法，该方法包括：对不同葡萄样品进行光谱扫描，得到多个原始近红外光谱数据；对各原始近红外光谱数据进行预处理，得到相应的预处理数据，并对预处理数据进行维度变换，得到二维图像；对二维图像进行处理，得到重构图像，基于重构图像对初始卷积神经网络模型进行训练，得到目标卷积神经网络模型；将目标卷积神经网络模型的特征提取层的输出结果作为偏最小二乘回归模型的输入，构建融合模型，以能够通过融合模型对待测葡萄的可溶性固形物含量进行检测。通过本申请，克服了便携式近红外光谱仪硬件限制，提高了提高便携式近红外光谱数据分析精度的的精度和效率。

本发明公开了一种基于小波变换动态降噪的OTDR曲线数据分析方法，属于数据分析技术领域，采用Haar小波基对OTDR数据进行离散平稳小波变换，提取所有待定事件，计算线路均耗门限，采用最小二乘法及事件衰耗门限、断纤均耗门限、结尾高度门限参数，在待定事件中准确定位事件，决定是否需要进行降噪以及确定需降噪的区段，采用小波基DB3模极大值方法进行区段降噪处理，对降噪后的区段数据再次采用小波变换和最小二乘法进行分析事件。本发明结合小波变换和最小二乘法能有效分析OTDR曲线数据，在实际应用中有相当多的光缆受噪声干扰很小，且受噪声干扰也多在光缆的某些区段，极大提升了OTDR曲线数据分析的速度。

本发明涉及图像增强处理技术领域，具体涉及一种用于地热资源探测数据的智能分析方法，该方法包括：对地热资源的红外灰度图像进行均匀分割处理得到至少两个图像块；根据每个图像块的尺寸大小确定卷积核，在每个图像块内，根据以每个像素点为中心的卷积核内灰度差异情况，得到每个图像块内每个像素点对应卷积核的点状系数；在每个图像块内，根据卷积核内灰度差异分布规律以及灰度突变情况得到伪影系数；根据所述点状系数和伪影系数确定每个图像块内每个像素点去噪后的像素值，构建去噪后的地热资源红外图像，基于地热资源红外图像获得地热资源分析结果。本发明能够获得去噪效果较佳的地热资源红外图像。