地理信息学与地统计学：概述

基于人工神经网络的干旱空间对象预测方法

Berhan G、Tadesse T 和 Atnafu S

基于人工神经网络的干旱空间对象预测方法

对象识别和建模的概念推动了将遥感图像转换为地理现象的长期科学努力。本文的目的是开发一种新概念，用于从卫星图像中表征和识别干旱空间对象，以使用反向传播人工神经网络 (ANN) 来改善干旱预测和缓解。为了将干旱表征为空间对象，使用了来自多传感器和分辨率的 11 个属性（例如归一化差异植被指数的标准化偏差 [SDNDVI]、数字高程模型 [DEM]、土壤持水能力、生态区域、土地覆盖、标准降水指数 [SPI] 和海洋指数）。