来源:《地理科学》2006年第04期 作者:吕恒;江南;罗潋葱;
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基于TM数据的太湖叶绿素A浓度定量反演

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利用TM(ETM)数据与准实时地面采样数据,建立太湖叶绿素浓度反演模型。结果表明,TM3/(TM1+TM4)与叶绿素A浓度的相关性最好,并以此建立了太湖叶绿素A浓度线性反演模型,但反演精度并不高,因此,建立了一个两层BP神经网络模型反演太湖的叶绿素A浓度,结果表明,神经网络模型的反演精度远高于线性反演模型,16个测试样本表明,神经网络模型反演的相对误差小于30%的有15个点,占总测试样本93.75%,而线性反演模型反演相对误差在30%以下的仅有3个点,这表明对于太湖这样一个光谱特征复杂的二类水体,可以利用神经网络模型反演水质参数。(本文共计5页)       [继续阅读本文]

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地理科学杂志2006年第04期
地理科学
主办:中国科学院东北地理与农业生态研究所
出版:地理科学杂志编辑部
出版周期:月刊
出版地:吉林省长春市

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