基于反演因子筛选下的BP神经网络模型在水体叶绿素a含量反演中的可行性研究——以太湖为例

来源 :鲁东大学学报(自然科学版) | 被引量 : 5次 | 上传用户:kenapple1368
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本文利用HJ-1B卫星CCD遥感影像光谱反射率数据与实测的叶绿素a含量,建立了BP神经网络模型,实现星上点与地面实测点建模,从而得出用于反演水体叶绿素a含量的模型.在模型建立之前,分析反射率的不同波段组合与实测叶绿素含量的相关系数,依此选取不同的波段组合作为模型的自变量(反演因子).经过分析筛选,将相关系数大于0.5的35个反演因子作为模型的输入数据,建模结果显示:训练结果 R=0.91,模型测试结果 R=0.92,模型精度检验的APE为11.22%,相关系数为95%,RMSE为9,变异系数(PRM
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