發(fā)布時間：2018-05-07 12:44

  本文選題：遙感 + 潮灘地形　； 參考：《地理與地理信息科學》2016年02期

【摘要】：潮灘地形資料的獲取是開發(fā)利用潮間帶資源的第一步。以納潮盆地為實驗對象,從遙感影像面狀信息入手,提取并組合影像中的信息,采用遙感與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,構(gòu)建遙感光譜信息、地貌特征與潮灘高程信息之間的關(guān)系模型。結(jié)果表明:在遙感光譜信息基礎(chǔ)上,引入納潮盆地縱、橫剖面地貌特征因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬效果更好;將潮灘灘面與潮水溝分別進行網(wǎng)絡(luò)建模,生成地形,平均絕對誤差達0.299m,這說明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬高程起伏較大的區(qū)域時精度較低,適當降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜度有利于改善網(wǎng)絡(luò)的模擬精度。
[Abstract]:The acquisition of topographic data of tidal flat is the first step to develop and utilize the resources of intertidal zone. Taking the Nao-Chao Basin as the experimental object, the remote sensing spectral information is constructed by combining remote sensing with BP artificial neural network, starting with the surface information of remote sensing image, extracting and combining the information in the image. The relationship model between geomorphologic features and tidal beach elevation information. The results show that on the basis of remote sensing spectral information, the neural network simulation effect of geomorphologic characteristic factors of vertical and cross-section of tidal basin is better, and the tidal flat and tidal channel are modeled separately to generate topography. The average absolute error is 0.299 m, which shows that the accuracy of neural network is low when simulating the region with large height fluctuation, and it is helpful to improve the simulation accuracy by reducing the complexity of input data of neural network.
【作者單位】： 河海大學地球科學與工程學院;河海大學水文水資源學院;河海大學港口海岸與近海工程學院;
【基金】：國家海洋公益性行業(yè)科研專項資助項目(201005006) 江蘇省基礎(chǔ)研究計劃(自然科學基金)資助項目(BK2012414) 國家科技支撐計劃項目(2012BAB03B01)
【分類號】：P737.1;P715.7

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本文編號：1856969