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基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量
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作者：
董磊 廖静娟 沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 生物量 多极化 雷达 MIMICS模型 神经网络
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描述：神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。
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全文：神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。
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基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量
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作者：
董磊 廖静娟 沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 生物量 多极化 雷达 MIMICS模型 神经网络
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描述：神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。
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全文：神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。
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梅西湖与鄱阳湖水位变化关系及其水量交换过程分析
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作者：
冯文娟 徐力刚 范宏翔 李新艳 董磊 来源：陕西师范大学学报(自然科学版) 年份：2015 文献类型 ：期刊 关键词： 水位 梅西湖 水量交换 鄱阳湖 湿地
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描述：以鄱阳湖水文站点和梅西湖2011—2012年的水位资料为基础,基于主成分分析方法,选择修水站水位表征鄱阳湖的总体水位;以梅西湖为例来分析典型碟形洼地与鄱阳湖大湖区之间的水位关系,根据丰枯水位的涨落情况分阶段对梅西湖与鄱阳湖的水位关系和水量交换过程进行分析和讨论。结果表明:枯水期,梅西湖水位稳定在13.5~14.5m,且高于鄱阳湖水位3m左右;梅西湖水位低于15.8m时,梅西湖与鄱阳湖水位不具有明显的相关性,水量交换也较弱;而梅西湖水位高于15.8 m后,梅西湖与鄱阳湖水位线性相关,水位过程基本一致,同涨同落,水量交换明显。
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全文：以鄱阳湖水文站点和梅西湖2011—2012年的水位资料为基础,基于主成分分析方法,选择修水站水位表征鄱阳湖的总体水位;以梅西湖为例来分析典型碟形洼地与鄱阳湖大湖区之间的水位关系,根据丰枯水位的涨落情况分阶段对梅西湖与鄱阳湖的水位关系和水量交换过程进行分析和讨论。结果表明:枯水期,梅西湖水位稳定在13.5~14.5m,且高于鄱阳湖水位3m左右;梅西湖水位低于15.8m时,梅西湖与鄱阳湖水位不具有明显的相关性,水量交换也较弱;而梅西湖水位高于15.8 m后,梅西湖与鄱阳湖水位线性相关,水位过程基本一致,同涨同落,水量交换明显。
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基于ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地生物量反演研究
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作者：
沈国状 廖静娟 郭华东 董磊 来源：高技术通讯 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 密歇根微波冠层散射(MIMICS) biomass (ANN) neural wetland (MIMICS) Scattering 鄱阳湖 Lake 人工神经网络(ANN) ENVISAT MIcrowave 生物量反演 network MIchigan artificial inversion Canopy Poyang ASAR
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描述：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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全文：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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基于ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地生物量反演研究
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作者：
沈国状 廖静娟 郭华东 董磊 来源：高技术通讯 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 密歇根微波冠层散射(MIMICS) biomass (ANN) neural wetland (MIMICS) Scattering 鄱阳湖 Lake 人工神经网络(ANN) ENVISAT MIcrowave 生物量反演 network MIchigan artificial inversion Canopy Poyang ASAR
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描述：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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全文：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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基于ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地生物量反演研究
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作者：
沈国状 廖静娟 郭华东 董磊 来源：高技术通讯 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 密歇根微波冠层散射(MIMICS) biomass (ANN) neural wetland (MIMICS) Scattering 鄱阳湖 Lake 人工神经网络(ANN) ENVISAT MIcrowave 生物量反演 network MIchigan artificial inversion Canopy Poyang ASAR
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描述：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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全文：湿生植被是鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分,生物量的大小是衡量湿地生态系统初级生产力的主要指标之一.本文利用ENVISAT ASAR交替极化(HH,VV)数据对鄱阳湖湿地地区的湿生植被进行生物量反演研究,并在密歇根微波冠层散射(MIMICS)模型模拟分析的基础上利用人工神经网络(ANN)方法来反演生物量.据此计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量干重约为1.065×109kg,并给出了生物量分布图.反演结果表明,ENVISAT ASAR数据可以很好地用于湿地植被生物量反演;神经网络生物量反演方法可以有效地表达生物量与后向散射系数之间复杂的非线性关系,从而大大提高反演精度;反演结果的误差主要来自于实地采样、图像配准、反演计算过程中带来的误差.
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鄱阳湖典型洲滩湿地土壤环境因子对植被分布影响研究
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作者：
董磊 徐力刚 许加星 徐进 王晓龙 张奇 来源：土壤学报 年份：2014 文献类型 ：期刊 关键词： 植被 鄱阳湖 洲滩湿地 环境因子 土壤
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描述：湿地植被生长的影响因素包括非生物因素和生物因素两部分。其中,非生物因素中对湿地植被格局影响较大的主要是水文和土壤环境因子,也是当今湿地生态水文过程研究的热点和重点。通过研究鄱阳湖典型洲滩湿地4种植物群落带下各土壤环境因子的含量变化特征,结合研究区20个植被样方的典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis,CCA)排序,分析了鄱阳湖典型洲滩湿地主要土壤环境因子及其对植被分布的影响。结果表明:不同植被群落下的全氮含量有明显差异,依次为苔草带<藜蒿-狗牙根带<芦苇-苔草带<苔草-虉草带;总有机碳与全氮含量大小在不同植被群落带的分异趋势相同,二者存在极显著相关关系;土壤全磷含量随植被群落不同的变化规律不明显;随植被群落带离湖泊水体距离逐渐减小,土壤中速效钾含量有增大的趋势,但程度较小。鄱阳湖典型洲滩湿地土壤有机碳与全氮、有效磷呈极显著相关关系,土壤含水量与土壤有效磷呈显著负相关关系,有效磷与全氮呈极显著相关关系。土壤含水量是影响鄱阳湖湿地研究区植被分布的最主要因素,土壤pH、全钾含量也是影响湿地植被分布的重要土壤环境因子。
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全文：湿地植被生长的影响因素包括非生物因素和生物因素两部分。其中,非生物因素中对湿地植被格局影响较大的主要是水文和土壤环境因子,也是当今湿地生态水文过程研究的热点和重点。通过研究鄱阳湖典型洲滩湿地4种植物群落带下各土壤环境因子的含量变化特征,结合研究区20个植被样方的典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis,CCA)排序,分析了鄱阳湖典型洲滩湿地主要土壤环境因子及其对植被分布的影响。结果表明:不同植被群落下的全氮含量有明显差异,依次为苔草带<藜蒿-狗牙根带<芦苇-苔草带<苔草-虉草带;总有机碳与全氮含量大小在不同植被群落带的分异趋势相同,二者存在极显著相关关系;土壤全磷含量随植被群落不同的变化规律不明显;随植被群落带离湖泊水体距离逐渐减小,土壤中速效钾含量有增大的趋势,但程度较小。鄱阳湖典型洲滩湿地土壤有机碳与全氮、有效磷呈极显著相关关系,土壤含水量与土壤有效磷呈显著负相关关系,有效磷与全氮呈极显著相关关系。土壤含水量是影响鄱阳湖湿地研究区植被分布的最主要因素,土壤pH、全钾含量也是影响湿地植被分布的重要土壤环境因子。