基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法

来源 :海洋技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gaoHolly

【摘要】

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介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法.根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网

【作者】

：

仲京臣汪小勇陈清莲

【机构】

：

国家海洋技术中心

【出处】

：

海洋技术

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

二类水体三要素浓度神经网络模型 Case Ⅱ Waters three major components concentrations Neural N

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介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法.根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网络模型.反演的平均相对误差分别叶绿素32.5%,黄色物质8.9%,总悬浮物24.2%.同时分析了神经网络模型在水色反演模式应用中的稳定性.

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