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利用主成分分析法对高光谱数据进行降维,将主成分得分作为输入,将水体20个采样点的叶绿素a（Chl-a）含量实测数据作为输出,对BP神经网络进行训练学习,实现压缩光谱数据与Chl-a含量的自适应非线性映射,并利用另外10个采样点数据对网络进行验证,结果表明预测值与实测值差距较小。
基于PCA和BP的水体Chl-a含量高光谱反演方法
【摘 要】
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利用主成分分析法对高光谱数据进行降维,将主成分得分作为输入,将水体20个采样点的叶绿素a（Chl-a）含量实测数据作为输出,对BP神经网络进行训练学习,实现压缩光谱数据与Chl-a含
【机 构】
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黄河水利职业技术学院
【出 处】
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人民黄河
【发表日期】
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2011年8期
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