结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

被引：6

作者：

孔维娟 ^{[1
,2
]}

马荣华 ^{[1
]}

段洪涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院南京地理与湖泊研究所

[2] 南京大学地理信息科学系

来源：

湖泊科学 | 2009年 / 21卷 / 02期

关键词：

叶绿素a; BP神经网络; MODIS; 水温; 太湖;

D O I：

暂无

中图分类号：

P343.3 [湖泊、水库];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提高网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因子的反演模型精度稍有提高,但不显著.

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页码：193 / 198

页数：6

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