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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

来源 :湖泊科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：made5215210

【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

【作 者】

：

孔维娟 马荣华 段洪涛 

【机 构】

：

中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京大学地理信息科学系

【出 处】

：

湖泊科学

【发表日期】

：

2009年2期

【关键词】

：

叶绿素A BP神经网络 MODIS 水温 太湖 Chlorophyll-a  BP neural network  MODIS  water temperatu 

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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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