基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量

被引：8

作者：

董磊 ^{[1
,2
]}

廖静娟 ^{[3
]}

沈国状 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室

[2] 中国科学院研究生院

[3] 中国科学院对地观测与数字地球科学中心

来源：

遥感技术与应用 | 2009年 / 24卷 / 03期

关键词：

生物量; 多极化; 雷达; 神经网络; MIMICS模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

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。

引用

页码：325 / 330

页数：6

共 5 条

[1] 神经网络模型森林生物量遥感估测方法的研究 [J].