摘要

为预测东海岛屿地区的地下水分布情况,研究以坡度、植被覆盖度、土壤湿度、地表温度等地下水关联的遥感指标作为岛屿地区地下水富集性评估的影响因子,进行地下水富集性综合评估,得出评估等级图。再根据地调及物探等资料对网格化的地下水富集性评估等级图进行贴标签工作,利用卷积神经网络对样本数据进行学习、训练与测试,得出岛屿地区地下水分布预测模型。以东海某岛屿作为研究区,以GF-1、DEM、Landsat8等为数据源,利用遥感技术进行地下水富集性评估,将评估结果图剖分为16×17的网格,每个小格约15万平方米,结合地调等资料制作样本集。以8∶2划分训练集与测试集,经训练,损失为0,精确度为100%,且测试的准确度达90%,得到了一个东海岛屿地下水水量分布遥感预测模型,该模型可预测该海域其他岛屿的地下水水量分布情况。