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基于神经网络的遥感图像解译预测岩溶区地下水富集性——以广西桂林市东北部岩溶区为例
文献摘要：
岩溶区地质条件复杂,地下水利用较为困难,研究岩溶区地下水的分布特征对于缓解水资源压力具有现实意义.遥感图像数据分析通过高空遥感图像分析获取地下水信息,具有可大面积观测、时效性强、耗时较短、经济节约等优点.文章以Landsat 8卫星数据信息为基础,从时空方面优选了广西桂林市东北部全州县至灌阳县一带碳酸盐岩分布区的遥感数据,并利用神经网络机器学习(Pytorch框架)和Python系统软件联合分析技术对研究区裂隙溶洞水遥感数据进行学习和预测,从而获得预测区地下水的分布特征,准确率接近96％,获得了良好的地下水预测效果.
文献关键词：
机器学习;遥感解译;岩溶地区;地下水利用;富集性预测;桂林
中图分类号：
作者姓名：
杨雪;吕玉增
作者机构：
桂林理工大学地球科学学院,广西桂林 541006;广西隐伏金属矿产勘查重点实验室,广西桂林 541006
文献出处：
引用格式：
[1]杨雪;吕玉增-.基于神经网络的遥感图像解译预测岩溶区地下水富集性——以广西桂林市东北部岩溶区为例)[J].矿产与地质,2022(05):1034-1040
A类：
富集性预测
B类：
遥感图像,图像解译,岩溶区,水富,广西桂林,桂林市,东北部,地质条件,地下水利用,水资源压力,图像数据,图像分析,经济节约,Landsat,卫星数据,空方,全州县,灌阳县,碳酸盐岩,分布区,遥感数据,Pytorch,Python,系统软件,联合分析,裂隙,溶洞,遥感解译,岩溶地区
AB值：
0.34242
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