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- 基于RBF神经网络的鄱阳湖表层水体总悬浮颗粒物浓度遥感反演
- 作者： 江辉 周文斌 刘小真 来源：生态环境学报 年份：2010 文献类型 ：期刊 关键词： 鄱阳湖 神经网络 遥感 总悬浮颗粒物
- 描述：为进一步提高湖泊总悬浮颗粒物浓度遥感反演的准确性,引进适应复杂非线性映射的RBF神经网络模型,以鄱阳湖通江湖体为例进行了实证分析,根据实测水体悬浮颗粒物浓度和MODIS遥感数据,对遥感数据进行预处理,建立了RBF神经网络悬浮颗粒物浓度反演模型,神经元个数为8个,误差性能目标值为0.001,对悬浮颗粒物浓度进行反演。研究结果表明,验证样本相关系数R2=0.956 8,均方根误差RMSE=0.54。利用神经网络模型反演水悬浮颗粒物浓度是有效的,其反演结果优于非线性回归模型的结果。
- 全文：为进一步提高湖泊总悬浮颗粒物浓度遥感反演的准确性,引进适应复杂非线性映射的RBF神经网络模型,以鄱阳湖通江湖体为例进行了实证分析,根据实测水体悬浮颗粒物浓度和MODIS遥感数据,对遥感数据进行预处理,建立了RBF神经网络悬浮颗粒物浓度反演模型,神经元个数为8个,误差性能目标值为0.001,对悬浮颗粒物浓度进行反演。研究结果表明,验证样本相关系数R2=0.956 8,均方根误差RMSE=0.54。利用神经网络模型反演水悬浮颗粒物浓度是有效的,其反演结果优于非线性回归模型的结果。