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结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

作者:孔维娟 马荣华 段洪涛叶绿素abp神经网络modis水温太湖

摘要:神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg—Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提高网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因子的反演模型精度稍有提高,但不显著.

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湖泊科学

《湖泊科学》(CN:32-1331/P)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《湖泊科学》主要报道湖泊(含水库)及其流域在人与自然相互作用下资源、生态、环境变化的最新研究成果,刊载与湖泊科学有关的各学科(如物理学、化学、生物学、生态学、地质学、地理学等)以及湖泊工程、流域综合管理的理论性或应用性研究论文、简报和综述。

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