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Mapping Dryland Salinity Using Neural Networks

机译:使用神经网络绘制旱地盐度图

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摘要

Salinity is a growing problem that affects millions of hectares of agricultural land. Due to the devastating effects of dryland salinity, land owners, the government and catchment groups require cost effective information in the form of salinity maps. This paper investigates the use of a backpropagation neural network to map dryland salinity in the Wimmera region of Victoria, Australia. Data used in this research includes radiometric readings from airborne geophysical measurements and satellite imagery. The results achieved were very promising and indicate the potential for further research in this area.
机译:盐度是一个日益严重的问题,影响着数百万公顷的农业用地。由于旱地盐碱化的毁灭性影响,土地所有者,政府和集水区团体需要以盐度图的形式提供具有成本效益的信息。本文研究了使用反向传播神经网络来绘制澳大利亚维多利亚州Wimmera地区旱地盐度的地图。这项研究中使用的数据包括机载地球物理测量和卫星图像的辐射读数。取得的成果非常令人鼓舞,并表明了在这一领域进行进一步研究的潜力。

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