隧道岩性与不良地质智能识别

本书共分为十六章，介绍了作者十余年来在隧道工程地质识别和灾害防控方面取得的研究与应用成果。围绕“隧道岩性与不良地质智能识别”的基础理论和关键技术难题，借助大数据挖掘、机器学习和数字孪生等新一代信息技术，创新地提出了岩性智能识别、不良地质智能识别，隧道工程大数据挖掘与灾害智能防控决策方法。
本书旨在推动隧道岩性与不良地质识别由传统的依赖人工经验的方法向无人化、智能化方向转变，通过定量大数据与专家经验相结合，打造智能化“隧道地质老专家”代替专业技术人员进行地质分析，实现无人值守、全天候的地质识别，助力我国隧道工程建设从机械化到信息化、智能化的跨越式发展。
本书可作为土木、交通、水利水电、地质、矿山等高等院校、科研单位及相关专业工作人员的参考书。

1 绪论
2 基于宏观岩石图像的岩性智能识别
3 基于介观岩石图像的岩性智能识别
4 基于微观岩石图像的岩性智能识别
5 轻量化岩性智能识别方法
6 基于图像多尺度特征融合的实时分割岩性识别模型
7 基于岩石高光谱数据的岩性智能识别
8 融合岩石图像与光谱信息的岩性智能识别
9 隧道不良地质元素和矿物异常模式
10 隧道围岩元素快速测试与反演
11 隧道围岩矿物快速测试与反演
12 不良地质矿物混合多元光谱变异特征
13 基于元素异常分析的隧道不良地质智能识别
14 基于矿物异常分析的隧道不良地质智能识别
15 隧道工程大数据库构建
16 隧道工程数据挖掘与数字孪生
参考文献