BP神经网络的煤矿塌陷区水深反演_中国煤炭行业知识服务平台

BP神经网络的煤矿塌陷区水深反演

作者

付俊毕京锐付翔
单位

安徽省核工业勘查技术总院安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
摘要

为探测煤矿塌陷区的水深，利用Sentinel-2遥感影像数据和无人船实测的水深数据，分析蓝波段、绿波段和红波段与水深实测值的相关性较高，确定其为反演因子，通过提取水深点的辐射亮度值并作归一化处理，建立单波段和多波段对数比值模型，以及BP神经网络模型反演矿区塌陷水域的水深。结果表明，BP神经网络模型的决定系数为0.895,均方根误差为0.428,平均相对误差绝对值为8.12%,预测结果最好，精度最高，优于传统的线性模型。
关键词

塌陷水域 Sentinel-2 水深反演 BP神经网络
文章目录

0 引言
1 数据处理与模型建立
1.1 研究区概况
1.2 数据获取及处理
1.3 反演因子与水深反演模型
1.3.1 选取水深反演因子
1.3.2 水深反演模型的构建
1.3.3 精度评价指标
2 结果与分析
2.1 传统线性回归模型R2对比
2.2 线性回归模型与BP神经网络模型对比
2.3 对比分析
3 结论
引用格式

[1]付俊,毕京锐,付翔.BP神经网络的煤矿塌陷区水深反演[J].黑龙江科技大学学报,2024,34(03):463-468.