双通道BP神经网络在几内亚湾海底地形反演中的应用

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第10期北京时间：

作者：刘浩, 袁佳佳, 杨晨, 董迪, 于道成, 仵振东

单位：1 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院, 安徽省淮南市泰丰大街168号, 232001,2 自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室, 广州市新港西路155号, 510300,3 国家海洋局南海规划与环境研究院, 广州市新港中路353号, 510300,4 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 辽宁省阜新市玉龙路88号, 123000,5 池州学院地理与规划学院, 安徽省池州市牧之路199号, 247000

摘要：提出一种基于双通道BP神经网络的海底地形反演方法，结合重力异常数据(包含长、短波重力异常和残差长、短波重力异常)和船载测深数据，对几内亚湾海底地形进行反演。将反演结果分别与重力地质法反演结果及GEBCO_2023和Topo_25.1模型进行比较，结果表明，基于双通道BP神经网络的反演精度优于其他模型。本文研究结果可为深度学习在海洋大地测量中的应用提供新思路，同时提升海底地形反演精度。

关键词：BP神经网络,海底地形,重力异常,GEBCO_2023,Topo_25.1

基金资助：自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金(MESTA-2022-B002),安徽理工大学引进人才科研启动基金(2022yjrc66)