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一种基于BP神经网络模型的土壤侵蚀评估方法及预警系统 

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申请/专利权人:国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司

摘要:一种基于BP神经网络模型的土壤侵蚀评估方法及预警系统,包括:在数据集成平台和影像预处理的前端处理装置中进行降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性、坡度和坡长、植被覆盖与管理和水土保持措施因子的计算;将前端处理装置中的土壤侵蚀分级信息发送至模型评估显示模块,对数据进行误差分析计算;将所述的土壤侵蚀评估效果传入到预测与预警模块,对土壤侵蚀数据进行实时预测,根据实时预测的结果,提供土壤侵蚀的预警信息;并输入到用户界面模块,将土壤侵蚀评估结果、预警信息通过图表等方式进行直观呈现;将用户界面模块中的监测成果信息输入到数据更新和持续改进模块,实现数据定期更新和改进。

主权项:1.一种基于BP神经网络模型的土壤侵蚀评估方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:采集设定区域的遥感影像数据、气象数据、土地利用数据和土壤侵蚀模数;S2:基于S1采集的区域的遥感影像数据、气象数据提取核心因子,以核心因子和土壤侵蚀模数构成样本集;S3:构建BP神经网络模型,以S2获得的样本集训练BP神经网络模型,得到已训练好的BP神经网络模型;S4:采集待监测地区的遥感影像数据、气象数据、土地利用数据,提取核心因子;代入已训练好的BP神经网络模型,得到待监测地区的土壤侵蚀模数;S5:将S4获得的待监测地区的土壤侵蚀模数和核心因子作为土壤侵蚀评估结果进行图形化展示。

全文数据:

权利要求:

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