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(zhǔn)實(shí)時(shí)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(gè)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(yuǎn)高于線性反演模型,16個(gè)測(cè)試樣本表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演的相對(duì)誤差小于30%的有15個(gè)點(diǎn),占總測(cè)試樣本93.75%,而線性反演模型反演相對(duì)誤差在30%以下的僅有3個(gè)點(diǎn),這表明對(duì)于太湖這樣一個(gè)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(guó)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(hào)： 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  

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