ACCENT JOURNAL OF ECONOMICS ECOLOGY & ENGINEERING·10月17日 · 周六论文农业遥感与作物表型阅读 0
MACHINE LEARNING BASED PREDICTION OF HYDROGEOLOGICAL PARAMETERS AND GROUNDWATER POTENTIAL INDEX USING GEOSPATIAL AND BOREHOLE DATA
Prof. I Pandu Ranga Reddy Dr. Hari Ramavath
论文解读
47未达精选线
速览
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架，预测水文地质参数与地下水潜力指数。
方法
随机森林、SVR、梯度提升、神经网络结合遥感与钻孔数据建模。
发现
构建了可复现的地下水潜力评估方法框架，尚未经实测数据验证。
机会点
可将该框架落地到具体农业区，用实测钻孔数据验证并耦合灌溉需水预测。
影响力8
信息增量12
专业深度14
信源权威4
时效性9
方法框架类论文，无实测数据与验证结果，主题与农业水资源相关但公共价值有限，不宜进入每日精选。
原文摘要
摘要：地下水是生活用水、农业生产、工业发展和生态可持续性的关键自然资源。准确预测水文地质参数和地下水潜力对于可持续地下水管理至关重要，尤其是在降雨不规律、用水需求不断增加和地下水位持续下降的地区。本文提出了一种基于机器学习的框架，通过将地理空间数据集与钻孔记录相结合，预测水文地质参数并构建地下水潜力指数（GWPI）。所提方法综合了地形特征、地质构造、土壤性质、土地利用与土地覆盖、河网密度、降雨、坡度以及遥感指数，并结合钻孔衍生信息，包括水位埋深、含水层厚度、岩性和井出水量。可采用随机森林、支持向量回归、梯度提升和人工神经网络等机器学习算法估算水文地质变量，并识别具有不同地下水潜力水平的区域。预测参数在地理空间框架内进行集成，以生成空间分布的地下水潜力指数。模型性能可通过决定系数（\(R^2\)）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）进行评估。所提框架为地下水勘探、钻孔选址和区域水资源规划提供了一种可重复且可扩展的方法。由于未提供研究区数据集或模型输出，本文呈现的是方法学框架，而非声称经过实验验证的结果。关键词：机器学习，地下水潜力指数，水文地质参数，地理空间分析，钻孔数据，随机森林，遥感，地下水管理。