结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

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MODIS 250m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岛网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因了的反演模型精度稍有提高,但不显著.

关键词：叶绿素a、BP神经网络、MODIS、水温、太湖

所属期刊栏目：21

分类号：TP1;TV6

资助基金：国家自然科学基金40871168、40671138、40801137;国家科技支撑项目2007BAC26801

在线出版日期：2009-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：193-198