【摘 要】
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以珠江口海域的Radarsat-2全极化SAR数据和海域表层水面叶绿素α质量浓度实测数据为基础,利用微波散射原理及CloudePottier理论对SAR图像进行分解,得到平均散射角α、散射熵H及
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U0933005)
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以珠江口海域的Radarsat-2全极化SAR数据和海域表层水面叶绿素α质量浓度实测数据为基础,利用微波散射原理及CloudePottier理论对SAR图像进行分解,得到平均散射角α、散射熵H及VH、VV、HH、HV等6个参数;采用BP人工神经网络模型建立上述6个参数与叶绿素a质量浓度的数学关系模型,并结合实测数据对叶绿素α质量浓度进行分类。结果表明:当隐含层节点数为9,输入层和隐含层传递函数分别为tansig和logsig,学习速率和动量系数均为0.2时的网络结构对叶绿素质量浓度反演取得了较好的效果,叶
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