【摘 要】
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本文利用TM(ETM)数据与准实时的地面采样数据,建立了太湖的叶绿素浓度反演模型。分析了经6S模型校正后的波段反射率比值与叶绿素A浓度相关性,表明TM3/(TM1+TM4) 与叶绿素浓度
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本文利用TM(ETM)数据与准实时的地面采样数据,建立了太湖的叶绿素浓度反演模型。分析了经6S模型校正后的波段反射率比值与叶绿素A浓度相关性,表明TM3/(TM1+TM4) 与叶绿素浓度的相关性最好,并以此建立了太湖的叶绿素浓度线性反演模型LnChlA=-9.247*(TM1+TM4)/(TM2+TM3) -27.903*TM3/(TM1+TM4) +24.518,但由于太湖是典型的二类水体,光谱特征复杂,这一简单的线性反演精度并不高,因此,建立了由4个输入节点、7个隐含节点、1个输出节点的两层BP神经网络模型反演太湖的叶绿素浓度,结果表明神经网络模型的反演精度要远远高于线性反演模型,从16个测试样本来看,利用神经网络模型反演叶绿素浓度,最大相对误差仅为35.43%,预测相对误差小于30%的有15个点,占了总测试样本93.75%,而线性反演模型预测相对误差在30%以下的仅有3个点,这表明对于复杂的关系,神经网络具有非常出色的映射能力。
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