| 基于神经网络的沉陷区水深遥感研究 |
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| 引用本文： | 武彦斌, 彭苏萍, 黄明, 邹冠贵. 基于神经网络的沉陷区水深遥感研究[J]. 煤田地质与勘探, 2007, 35(2): 41-44. |
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| 作者姓名： | 武彦斌 彭苏萍 黄明 邹冠贵 |
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| 作者单位： | 1.中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室, 北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家创新研究群体科学基金
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教育部长江学者和创新团队发展计划
,
国家自然科学基金 |
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| 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%。
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| 关 键 词： | 沉陷区 水深 遥感 人工神经网络 |
| 文章编号： | 1001-1986(2007)02-0041-04 |
| 收稿时间： | 2006-10-13 |
| 修稿时间： | 2006-10-13 |
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