【摘 要】
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遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度的有效手段之一.广义回归神经网络（GRNN）较其它神经网络具有更强的非线性拟合能力,在小样本情况下有更好的推广性能,适用于遥感反演模型.使用
【机 构】
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中国科学院测量与地球物理研究所环境与灾害监测评估湖北省重点实验室,山西师范大学城市与环境科学学院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51079137);武汉市科技局重大科技专项
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遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度的有效手段之一.广义回归神经网络（GRNN）较其它神经网络具有更强的非线性拟合能力,在小样本情况下有更好的推广性能,适用于遥感反演模型.使用长江中游城陵矶段HJ-1B CCD2遥感影像结合实地同步采样数据分别建立悬浮物GRNN及BP神经网络（BPNN）遥感反演模型,分析对比模型的精度,并使用GRNN模型预测了区域水体悬浮物分布信息.结果表明,相对于BPNN模型,GRNN模型具有较强的非线性拟合能力和较高的反演精度;长江干流的悬浮泥沙浓度总体上明显小于洞庭湖,这主要是三峡工程
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