栅格DEM坡度因子提取的BP神经网络法

针对传统的地形因子提取过程存在叠加分析过程烦琐、复杂地形因子提取困难、无法满足当下自动化与精细化生产需求的问题，引入非线性映射能力强的反向传播（BP）神经网络对地形因子进行提取与分析。选定坡度作为研究对象，采取双隐含层提高网络泛化能力，利用正交实验法获取最优化结构，提升模型拟合度至99%，平均绝对误差为0.561 6°，均方根误差为0.782 7°。本研究创新性地将神经网络迁移到数字地形分析领域，为地形因子的获取提供了一种便捷高效的思路。