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基于TM數(shù)據(jù)的太湖葉綠素A濃度定量反演
利用TM(ETM)數(shù)據(jù)與準實時地面采樣數(shù)據(jù),建立太湖葉綠素濃度反演模型.結(jié)果表明,TM3/(TM1+TM4)與葉綠素A濃度的相關(guān)性最好,并以此建立了太湖葉綠素A濃度線性反演模型,但反演精度并不高,因此,建立了一個兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演太湖的葉綠素A濃度,結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的反演精度遠高于線性反演模型,16個測試樣本表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演的相對誤差小于30%的有15個點,占總測試樣本93.75%,而線性反演模型反演相對誤差在30%以下的僅有3個點,這表明對于太湖這樣一個光譜特征復(fù)雜的二類水體,可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演水質(zhì)參數(shù).
作 者： 呂恒 江南 羅瀲蔥 LU Heng JIANG Nan LUO Lian-Cong 作者單位： 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,江蘇,南京,210008 刊 名： 地理科學(xué) ISTIC PKU 英文刊名： SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA 年，卷(期)： 2006 26(4) 分類號： X143 關(guān)鍵詞： 太湖 葉綠素A濃度 遙感 定量反演 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型【基于TM數(shù)據(jù)的太湖葉綠素A濃度定量反演】相關(guān)文章：
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