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基于BP神经网络的土地利用智能分类识别与雨洪风险模拟
被引量：
2
1
作者
姜艳波
徐宁伟
+2 位作者
陈泰熙
秦安臣
黄大庄
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期208-215,共8页
土地利用分类数据的精度对雨洪风险淹没模拟研究具有重要影响.土地利用分类中不同地物之间存在复杂的非线性关系,为提高土地分类数据的精度,本研究引入具有非线性映射能力的BP神经网络模型,提出了一种基于深度学习的遥感影像土地利用分...
土地利用分类数据的精度对雨洪风险淹没模拟研究具有重要影响.土地利用分类中不同地物之间存在复杂的非线性关系,为提高土地分类数据的精度,本研究引入具有非线性映射能力的BP神经网络模型,提出了一种基于深度学习的遥感影像土地利用分类方法.选取野三坡风景名胜区GF-2遥感影像数据,对该影像进行多尺度分割.同时将能够反映土地利用信息的光谱数据和DEM数据、坡度数据,作为输入层神经元,将土地利用类型作为输出层神经元,归一化处理后进行迭代训练,构建了基于BP神经网络的土地利用分类模型.该模型的分类总体精度达到91%,Kappa系数为0.890 6.基于该模型的识别结果,利用水文模型和ArcGIS空间分析工具,模拟并分析野三坡景区百年一遇的极端降水事件造成的雨洪淹没区,并提出应对雨洪灾害的相关策略.
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关键词
BP神经网络
土地利用分类
机器学习
雨洪风险
野三坡风景名胜区
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职称材料
题名
基于BP神经网络的土地利用智能分类识别与雨洪风险模拟
被引量：
2
1
作者
姜艳波
徐宁伟
陈泰熙
秦安臣
黄大庄
机构
河北农业大学园林与旅游学院
北京城市学院城市建设学部
香港浸会大学计算机科学系
出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期208-215,共8页
基金
河北省文化艺术科学规划和旅游研究项目(HB22-YB026)
绍兴市哲学社会科学研究“十三五”规划2019年度重点课题(135408)
河北省住房和城乡建设厅科研发展基金计划项目。
文摘
土地利用分类数据的精度对雨洪风险淹没模拟研究具有重要影响.土地利用分类中不同地物之间存在复杂的非线性关系,为提高土地分类数据的精度,本研究引入具有非线性映射能力的BP神经网络模型,提出了一种基于深度学习的遥感影像土地利用分类方法.选取野三坡风景名胜区GF-2遥感影像数据,对该影像进行多尺度分割.同时将能够反映土地利用信息的光谱数据和DEM数据、坡度数据,作为输入层神经元,将土地利用类型作为输出层神经元,归一化处理后进行迭代训练,构建了基于BP神经网络的土地利用分类模型.该模型的分类总体精度达到91%,Kappa系数为0.890 6.基于该模型的识别结果,利用水文模型和ArcGIS空间分析工具,模拟并分析野三坡景区百年一遇的极端降水事件造成的雨洪淹没区,并提出应对雨洪灾害的相关策略.
关键词
BP神经网络
土地利用分类
机器学习
雨洪风险
野三坡风景名胜区
Keywords
BP neural network
land use classification
machine learning
stormwater risk
yesanpo scenic area
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的土地利用智能分类识别与雨洪风险模拟
姜艳波
徐宁伟
陈泰熙
秦安臣
黄大庄
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
2
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