基于神经网络的沉陷区水深遥感研究

• 作者: 彭苏萍 武彦斌 邹冠贵 黄明
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 沉陷区 水深 遥感 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 水文地质工程地质
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP79|P234.3
• 字数: 3064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2007.02.013

摘要

为获取煤矿积水沉陷区遥感影像数据与沉陷区水深的定量关系,建立了BP神经网络水深反演模型,并对淮南潘一矿积水沉陷区水深进行了反演.首先对Landsat卫星影像数据(TM影像)进行几何校正、大气校正和沉陷区范围提取等,然后输出像元反射率值,并与水深实测控制点坐标匹配,使水深值与反射率值对应.实验结果表明:以水深值2 m为阈值,水深值小于2 m的区域,模型反演水深值与实测水深值的平均绝对误差为0.166 3 m,平均相对误差为13.29%;水深值为2～6 m的区域,模型反演水深值与实测水深值平均绝对误差为0.578 6 m,平均相对误差为15.20%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭苏萍	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	154	3918	35.0	55.0
2	武彦斌	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	5	68	4.0	5.0
3	黄明	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	11	162	7.0	11.0
4	邹冠贵	中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室	11	113	6.0	10.0