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基于实测高光谱的太湖水体悬浮物浓度遥感估算研究
摘要：悬浮物浓度是水质和水环境评价的重要参数之一.利用2007-11-08～2007-11-21 14天时间对太湖74个样点进行水质取样分析和波谱实测.在提取水体遥感反射率后,分析其与悬浮物浓度的相关关系,发现在400～900nm波段范围的备波长遥感反射率与总悬浮物、无机悬浮物浓度都存在中高度相关,最大相关系数均出现在725nm处.分别为0.883和0.869,而与有机悬浮物浓度则无较好的相关性.同时利用敏感波段的遥感反射率建立了悬浮物浓度估算的神经网络模型.结果表明:对于总悬浮物浓度,隐含层节点数为6的神经网络模型的R2=0.948,RMSE=4.947,在备节点中的训练效果最佳;而对于无机悬浮物浓度,隐含层节点数为4的神经网络模型的R2=0.956.RMSE:5.104,模型骼体训练结果最好.此外,通过测试样本对神经网络模型和经验模型的预测误差进行分析表明,无论是估算总悬浮物浓度,还是无机悬浮物浓度,无论从建模样本的建模精度,还是测试样本的误差分析,神经网络模型邰优干经验模型. 作者： 孙德勇李云梅王桥乐成峰黄昌春施坤王利珍 Author： SUN De-Yong LI Yun-Mei WANG Qiao LE Cheng-Feng HUANG Chang-Chun SHI Kun WANG Li-Zhen 作者单位： 南京师范大学,教育部虚拟地理环境重点实验室,江苏,南京,210046 期 刊： 红外与毫米波学报 ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2009, 28(2) 分类号： X524 关键词： 遥感反射率 悬浮物 神经网络模型 太湖 机标分类号： V21 U67 机标关键词： 实测 高光谱 太湖水体 悬浮物浓度 遥感估算 TAI HYPERSPECTRAL DATA IN SITU BASED SUSPENDED MATTER REMOTE SENSING 神经网络模型 遥感反射率 总悬浮物 隐含层节点数 经验模型 误差分析 测试样本 最大相关系数 无机 基金项目： 国家自然科学基金，国家科技支撑计划，江苏省普通高校研究生科研创新计划，南京师范大学研究生优秀学位论文培育计划【基于实测高光谱的太湖水体悬浮物浓度遥感估算研究】相关文章：
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