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摘要
为准确高效地获取沉陷水域水深数据，提出了一种煤矿沉陷水域水体深度多源数据融合反演模型。基于Sentinel-2遥感数据和无人船水深实测数据，分别构建单波段模型、多波段模型和对数比值模型。利用支持向量机(support vector machine, SVM)分别对三种经典模型中拟合优度最高的模型进行优化。结果表明：蓝色单波段模型、多波段模型、蓝色与绿色比值对数模型三种模型的拟合优度最靠前，分别为0.635、0.675、0.517;均方根误差分别为1.32 m、1.24 m、1.53 m。对经典模型进行SVM优化后，反演精度均有提高，拟合优度分别为0.724、0.759、0.522;均方根误差分别为1.15 m、1.07 m、1.52 m; SVM多波段模型的反演精度最高。研究表明，利用多源数据融合反演沉陷水域水体水深能够达到一定的精度要求，可以为矿区沉陷区水域治理提供依据。
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