【摘 要】
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根据高空间分辨率Quickbird遥感影像反射率和实测水深之间的相关性,选取相关性较高的反演因子b1/b2、b1/b3和b2/b3建立单因子模型、双因子模型、多因子模型和BP神经网络模型,
【基金项目】
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国家自然科学基金(41771408);山东省自然科学基金(2R201702210379);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2017-Z-3-3)资助
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根据高空间分辨率Quickbird遥感影像反射率和实测水深之间的相关性,选取相关性较高的反演因子b1/b2、b1/b3和b2/b3建立单因子模型、双因子模型、多因子模型和BP神经网络模型,并对甘泉岛附近20m内的水深进行反演。同时,利用最佳指数因子(OIF)和支持向量机(SVM)对甘泉岛研究区域基于水深颜色分成两类,将分类结果分别提取建立BP神经网络模型并进行水深反演。通过对反演结果对比发现:遥感影像分类前,线性回归模型中多因子线性模型反演精度最高,但比BP神经网络模型稍差。遥感影像分类后,浅海水域BP神
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