基于高光谱数据的天山北坡积雪孔隙率反演研究

摘要：

以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性.采用偏最小二乘法(PLS)对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究.结果表明:当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数(R2)较高为0.915 9,RMSE为0.04,相对误差为0.23.与传统偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)建模方法相比,精度较高,所建定量模型可用于高光谱遥感反演积雪孔隙率.

关键词：高光谱遥感、融雪期、积雪孔隙率、PLS-BP

所属期刊栏目：38

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家公益性行业科研专项

在线出版日期：2016-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1253-1261