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为探索利用卫星遥感监测填海施工区悬浮物浓度的有效方法,通过大量现场实测的水质样本和卫星遥感数据对以传统回归算法与神经网络方法建立的反演模型的精度进行了比较分析.研究发现,采用神经网络方法得到的反演结果与现场实测水样的相关性最高,其相关系数达到0.95,平均误差仅为30%;而传统回归模型的反演精度偏低,平均误差高达140%,这可能是由填海施工区复杂的光学特征造成的.利用神经网络模型对工程海域悬浮物浓度连续5年的遥感监测结果表明:该海域的悬浮物浓度呈季节性变化,冬季相对较高,夏季相对较低;在空间上呈现距