基于ArcGIS的煤厚空间分布预测方法研究.docx

基于ArcGIS的煤厚空间分布预测方法研究
摘要
本文研究基于ArcGIS的煤厚空间分布预测方法，利用ArcGIS软件的空间分析功能，结合多源数据和机器学习算法，构建了基于熵权法自适应权重和支持向量回归模型的煤厚空间预测模型。该模型能够从地质、地形、水文等多方面解析数据构建特征空间，并将其应用于煤厚预测中，预测精度高且稳定。实验结果表明，该方法可用于煤田勘探中的煤层探测、资源评价和煤矿开发规划等领域。
关键词：ArcGIS，煤厚，空间预测，熵权法，支持向量回归
引言
煤炭资源是支撑国民经济发展的重要能源，而煤厚是煤炭资源的重要评价指标。由于煤炭属于非可再生资源，其开采过程中需要充分评价煤层厚度、煤质等参数对煤储量和煤炭质量的影响。传统的煤层探测方法包括钻探、测量等方式，成本高且精度有限。近年来，随着遥感技术和地理信息系统技术的发展，基于遥感数据和地理信息系统分析的煤厚预测方法越来越受到青睐，此类方法利用地理信息系统分析、处理和挖掘遥感数据和其他多源数据，获取煤炭资源的详细信息，以完善其空间分布规律。此外，由于遥感数据、地下数据、经济数据等具有传感性和空间性，因此煤厚的预测可以实现精细化的空间分析和研究。
本文旨在研究一种基于ArcGIS的煤厚空间分布预测方法，整合多源数据，结合机器学习算法，构建基于熵权法和支持向量回归模型。该模型可以完成煤厚的空间预测，适用于煤田勘探、开采和资源评价等领域。
方法
1.数据获取
本文使用遥感数据、地表地质数据等多源数据作为特征数据，包括DEM、ROCK等影像图像和区域地质剖面数据等。其中DEM是数字高程模型数据，包括地面高度、地形特征等。ROCK图像数据反映了区域地质结构和构造等特征信息，利用图像采样、滤波等处理技术构建ROCK图像特征数据。因此，可以将这些特征数据组成特征空间。
2.数据预处理与特征选择
对于特征空间中的数据进行预处理和标准化，以便进行特征选择和模型建立。本文采用熵权法对特征进行选择，通过计算每个特征对信息熵的贡献进而确定各特征的权重。熵权法具有计算简单、不依赖任何先验知识的优点，可以获得较为合理的权重。同时，该方法能够摒弃之前思路中过多关键词等重复干扰因素，提高分类精度。
3.支持向量回归模型
在完成特征空间构建和特征选择后，本文采用支持向量回归模型（SVR）进行建模。SVR是机器学习中的一种回归技术，重点关注预测误差的监测和控制。通过选择合适的核函数和参数，设置阈值，并进行模型训练和预测可以建立煤厚预测模型。由于SVR具有适用于高维数据、抗噪声干扰、泛化能力强等优点，因此是本方法的理想选择。
结果
本文基于ArcGIS构建了煤厚空间预测模型，并使用实验证明该方法有效。通过煤田地质资料的分析、遥感影像的处理、支持向量回归模拟等方式，本研究实现了对煤厚的空间预测，并计算出了相应的煤层厚度分布和煤储量。实验结果表明，该方法具有预测精度高、可靠性好等优点，可为煤田勘探中的煤层探测、资源评价和煤矿开发规划提供参考意见。
结论
本文主要研究了一种基于ArcGIS的煤厚空间分布预测方法，该方法整合了遥感数据、地表地质数据等多源数据，结合了特征选择和支持向量回归技术，实现了对煤储量的精细化预测。实验结果表明，该方法具有预测精度高、可靠性好等优点，可为煤田勘探中的煤层探测、资源评价和煤矿开发规划提供参考意见。