10.3969/j.issn.1560-8999.2009.01.016
太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法
本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度.
MODIS、水质参数、线性模型、神经网络模型、定量提取
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TP7;X82
国家自然科学基金项目40701136;地理信息科学江苏省重点实验室开放基金JK20050303;南京师范大学引进人才科研启动基金2008105XGQ0053
2009-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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