基于MODIS影像的珠江口表层悬沙浓度反演及时空变化分析

利用MODIS光谱数据，采用经验反演法，建立了珠江口悬浮泥沙浓度与MODIS第一波段反射率的指数反演模型，模型能较好地反演浓度介于0．014—0．3kg／m3珠江河口的悬浮泥沙浓度。在此反演模型的基础上，对珠江河口反演出来的不同时段的悬沙分布进行统计分析，结合对应时段的珠江来水来沙、潮汐及风场的统计数据，分析悬浮泥沙的空间分布及季节变化特征，进一步探讨了不同影响因素对珠江河口悬沙输运扩散的影响。

基于BiLSTM模型的边坡形变预测方法

针对矿山边坡形变预测精度低以及传统预测模型在边坡形变预测领域的缺陷,基于深度学习理论提出了双向长短时记忆(BiLSTM)模型,并引入相关实际生产数据对和静县备战铁矿东侧边坡形变进行预测,建立了卷积-长短时记忆(CNN-LSTM)模型,并将长短时记忆模型(LSTM)作为试验对照。结果表明:Bi LSTM模型预测精度较其他两种模型有明显提升,平均绝对误差(MAE)为98.176 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为4.16%,可用于中长期的露天矿山边坡形变预测。