安徽农业科学

2009, v.37;No.v.37(26) 12654-12656

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基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究
Inversion Study on Chlorophyll Concentration of Inland Water from CHRIS Data Based on Artificial Neural Networks

柳彩霞;傅南翔;郭子祺;付薇;蒋金雄;李琳;

摘要(Abstract):

利用BP神经网络和CHRIS高光谱数据反演了富营养化非常严重的太湖梅梁湾地区叶绿素A浓度。首先计算了CHRIS模式2的18个波段与叶绿素A浓度的皮尔森相关系数,选择CHRIS的前5个波段和第13波段的反射率值作为神经网络的输入,以野外测量的叶绿素A浓度为神经网络的输出。实验表明,BP神经网络具有很好的非线性拟合能力,叶绿素A浓度的反演精度相对误差仅为22%,明显优于传统的多项式模型,显示BP神经网络与CHRIS高光谱数据结合的方法在内陆水体水质参数反演领域的应用具有相当的优势。

关键词(KeyWords): 航天成像光谱仪CHRIS;人工神经网络;内陆水体;叶绿素浓度

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家科技支撑项目(2006BAJ10B02,2006BAJ10B06)

作者(Author): 柳彩霞;傅南翔;郭子祺;付薇;蒋金雄;李琳;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.26.160

参考文献(References):

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