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申请/专利权人：南京师范大学

摘要：本发明涉及一种基于BP神经网络的沿海漂浮着落垃圾体量反演方法，所述方法包括以下步骤：S1：获取遥感影像并做好预处理；S2：随机选取并创建“垃圾样本点”和“非垃圾样本点”；S3：提取样本点光谱信息；S4：创建归一化垃圾指数；S5：计算垃圾覆盖度；S6：在垃圾条带上设立剖面和站点；S7：提取站点的垃圾覆盖度、测量距离；S8：实地测量站点垃圾的厚度和密度；S9：训练BP神经网络模型；S10：提取垃圾条带上所有的覆盖度，测量距离；S11：使用BP神经网络反演所有点的厚度；S12：根据反演结果计算垃圾体量；S13：验证反演的精度。该方案可以在高精度要求下，计算得到垃圾条带上各点的厚度，从而得出垃圾条带的体量。

主权项：1.一种基于BP神经网络的沿海漂浮着落垃圾体量反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：获取遥感影像并做好预处理；S2：随机选取并创建“垃圾样本点”和“非垃圾样本点”；S3：提取样本点光谱信息；S4：创建归一化垃圾指数；S5：计算垃圾覆盖度；S6：在垃圾条带上设立剖面和站点；S7：提取站点的垃圾覆盖度、测量距离；S8：实地测量站点垃圾的厚度和密度；S9：训练BP神经网络模型；S10：提取垃圾条带上所有的覆盖度，测量距离；S11：使用BP神经网络反演所有点的厚度；S12：根据反演结果计算垃圾体量；S13：验证反演的精度；其中，S5具体如下：计算垃圾覆盖度为使用该指数和覆盖度计算公式：fv＝A-A0AV-A0，在ENVI软件平台上计算遥感影像的垃圾覆盖度；其中，fv为垃圾覆盖度，A为归一化垃圾指数，A0为非垃圾覆盖部分的归一化指数A的值，AV为垃圾覆盖部分的归一化指数A的值，通常分别取某遥感影像归一化垃圾指数统计直方图中频率为5％和95％的A值作为A0和AV的值；S6具体如下：在垃圾条带上设立剖面和站点；使用ArcGIS软件在垃圾条带上每隔固定距离设立一个垂直海岸线的剖面，并在每个剖面上设置三个站点，一号站点离陆地最近，三号站点离海洋最近，二号站点位于剖面的中点；S7具体如下：为在ArcGIS平台上将所有站点的垃圾覆盖度值提取出来，并测量出二、三号站点与一号站点之间的距离x；S8具体如下：为实地测量所设站点处垃圾的厚度d和密度；S10具体如下：在ArcGIS平台上，于垃圾条带范围里随机生成若干密集的点，提取出这些点的垃圾覆盖度fv值，并测量这些点距离垃圾条带近陆一侧的距离x；S11具体如下：将这些点的fv值和x值输入BP神经网络模型，即可得到BP神经网络预测的厚度d’；S12具体如下：根据反演结果计算垃圾体量。

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