我院教師井然博士在國際學術期刊《Computers & Geosciences》上發表了題為“Multimodal feature integration network for lithology identification from point cloud data“的SCI論文，提出了一種基于多模态特征融合的三維露頭點雲岩性識别方法。該研究不僅在方法上具有創新性，而且在實際應用中有較好的性能表現，為地質露頭點雲的岩性判别提供了新的技術路徑。

該博士團隊針對傳統露頭岩性識别在效率和精度上存在的局限性，提出了一種結合多模态深度特征融合的改進方法。研究中，首先使用多模态特征融合模塊分别提取三維露頭點雲空間和特征維度的深度融合特征，然後将提取的深度特征利用多級特征分離模塊進行精細岩性判别。實驗結果表明，所提出的方法在實際應用中有較好的表現，且比其他對比模型具有更高的精度。該研究不僅提高了地質露頭點雲岩性識别的準确性，而且為地質研究智能化發展，儲層油氣資源評價提供了重要參考依據。

論文鍊接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300424002589

圖1 多模态特征融合網絡結構

圖2 基于尾礦坑數據的對比實驗結果

圖3 論文首頁