典型文献
基于BP神经网络模型的南方离子型稀土矿区开采遥感监测研究
文献摘要：
离子型稀土开采带来了一系列生态环境问题,日 益引起人们的关注.以多时相Landsat遥感影像为数据源,通过波段提取、植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、裸土指数(Bare Soil Index,BSI)和数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等不同特征组合,构建"6-10-6"的三层式BP神经网络分类模型,对赣南近30年离子型稀土矿区开采损毁土壤时空变化特征进行了分析,结果表明:基于NDVI,BSI,DEM等不同特征组合的神经网络分类方法,能够有效地提高分类精度,解译制图精度、用户精度、Kappa系数比单纯基于光谱的神经网络分类分别提高了 12.11％～17.75％,13.40％～16.39％,0.137～0.179.从稀土矿区开采损毁面积来看,1987～2017年,赣南稀土矿开采大致呈现为由少量开采到过度开采再到逐步恢复的过程,由1987年的1905.5 hm2扩张至2007年的17165.5 hm2,2017年损毁面积又回落至6477.74 hm2.从空间分布来看,赣南稀土开采主要集中在寻乌、定南、安远、信丰、宁都、赣县、龙南8个县(市、区).该研究较好地揭示了赣南30年来稀土矿区开采土壤毁损与恢复过程,研究结果可为矿区的生态环境治理及可持续发展提供借鉴.
文献关键词：
BP神经网络模型;稀土矿区;遥感
中图分类号：
作者姓名：
林建平;邓爱珍;朱青;赵小敏;刘洋洋;廖谌婳;王霆宵
作者机构：
赣南师范大学地理与环境工程学院,江西赣州341000;江西农业大学鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,江西南昌330045;江西应用技术职业学院测绘地理信息学院,江西赣州341000;赣州市自然资源局,江西赣州341000
文献出处：
引用格式：
[1]林建平;邓爱珍;朱青;赵小敏;刘洋洋;廖谌婳;王霆宵-.基于BP神经网络模型的南方离子型稀土矿区开采遥感监测研究)[J].中国稀土学报,2022(02):339-350
A类：
B类：
离子型稀土矿区,遥感监测,稀土开采,生态环境问题,多时相,Landsat,遥感影像,数据源,波段,植被指数,Normalized,Difference,Vegetation,Index,NDVI,裸土,Bare,Soil,BSI,数字高程模型,Digital,Elevation,Model,DEM,特征组合,神经网络分类,分类模型,赣南,损毁,时空变化特征,分类方法,分类精度,解译,译制,制图精度,Kappa,采到,hm2,回落,寻乌,定南,安远,信丰,宁都,赣县,龙南,毁损,恢复过程,生态环境治理
AB值：
0.38757
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