基于人工神经网络的一类水域叶绿素—a浓度反演方法

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摘要：介绍了一种基于人工神经网络的海中一类水域叶绿素反演方法.人工神经网络是3层的反向传输神经网络.其结构是输入层有4个节点,它们分别对应4个波段412 nm,443 nm,490 nm,510 nm的遥感反射比与555 nm波段遥感反射比的比值,隐含层有5个节点,输出层一个节点对应于叶绿素浓度.该神经网络的训练和试验样本集来自SeaBAM的数据集.数据集中的919个站位的70%(644个)用于训练,30%(275个)用于测试.结果表明,该方法的精度优于被广泛采用的三次经验方法.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92457A/200201/5977177.html

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关键词：人工神经网络 人工神经 神经网络 神经网 叶绿素 叶绿素浓度 反演 人工神经网络 水域