【摘 要】
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以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模
【机 构】
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中国科学院海岸带环境过程重点实验室,中国科学院研究生院,河北联合大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(40801124);山东省中青年科学家科研奖励基金(2010BSA06013);中国科学院创新团队国际合作伙伴计划;中国科学院数字地球重点实验室开放基金(2011LDE015);中国科学院研究生院院长基金资助
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以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型,对其进行含盐量反演建模,并对2种模型的精度进行比较.实验表明,应用BP人工神经网络建模,明显改善了反演精度;且该反演模型更适宜于高盐度区域(全盐含量>1%)土壤含盐量反演制图,具有较好的应用前景.
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