基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 柳彩霞 ; 傅南翔 ; 郭子祺 ; 付薇 ; 蒋金雄 ; 李琳 |
| 刊名 | 安徽农业科学
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| 出版日期 | 2009 |
| 期号 | 26页码:12654-12656 |
| 关键词 | 航天成像光谱仪CHRIS 人工神经网络 内陆水体 叶绿素浓度 |
| 中文摘要 | 利用BP神经网络和CHRIS高光谱数据反演了富营养化非常严重的太湖梅梁湾地区叶绿素A浓度。首先计算了CHRIS模式2的18个波段与叶绿素A浓度的皮尔森相关系数,选择CHRIS的前5个波段和第13波段的反射率值作为神经网络的输入,以野外测量的叶绿素A浓度为神经网络的输出。实验表明,BP神经网络具有很好的非线性拟合能力,叶绿素A浓度的反演精度相对误差仅为22%,明显优于传统的多项式模型,显示BP神经网络与CHRIS高光谱数据结合的方法在内陆水体水质参数反演领域的应用具有相当的优势。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/35888]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 柳彩霞,傅南翔,郭子祺,等. 基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究[J]. 安徽农业科学,2009(26):12654-12656. |
| APA | 柳彩霞,傅南翔,郭子祺,付薇,蒋金雄,&李琳.(2009).基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究.安徽农业科学(26),12654-12656. |
| MLA | 柳彩霞,et al."基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究".安徽农业科学 .26(2009):12654-12656. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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