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基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a估算方法

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【作者】 罗义平孙文彬

【Author】 Luo Yiping;Sun Wenbin;College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining & Technology,Beijing;

【机构】 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院

【摘要】 文中针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,构建了基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a浓度估算模型。选择特征波段比值作为BP神经网络输入变量,借助PSO算法优化了BP网络的初始连接权值和阈值,利用机载的CASI高光谱数据进行了相关试验,分析了PSO-BP模型的估算精度。结果表明:(1)PSO-BP模型测试集的决定系数R2为0.87,均方根误差RMSE为2.27 ug/L;(2)与直接以波段反射率为参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了1.93 ug/L;与波段比值为输入参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了0.64 ug/L。

【基金】 中国矿业大学(北京)“越山奇青年学者”资助计划资助
【所属期刊栏目】 资源与环境 (2018年03期)
  • 【分类号】O657.3
  • 【下载频次】40
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