基于BP神經網絡模型的水體葉綠素a濃度高光譜反演
首發時間:2023-02-22
洪琴(1998-),女,碩士研究生,主要研究方向:遙感應用。
陳文惠 1陳文惠(1965-),男,碩導,主要研究方向:遙感應用。
摘要:本研究基于BP神經網絡,為探究水庫水體最佳光譜預處理方法,以福建省莆田市東圳水庫為研究區,獲取95組實測數據,將不經過預處理、經過Min-max標準化、SNV、一階微分和900nm處歸零化處理的光譜結果進行BP神經網絡運算,對比其模型精度,發現經過900nm處歸零化預處理的模型精度更高,其模型精度R2達到0.85,MAE為2.64,MAPE為30.02%。
關鍵詞: 高光譜 葉綠素a濃度 BP神經網絡 光譜預處理方法
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Hyperspectral inversion of chlorophyll a concentration in water based on BP-neural network modle
洪琴(1998-),女,碩士研究生,主要研究方向:遙感應用。
Chen Wenhui 1陳文惠(1965-),男,碩導,主要研究方向:遙感應用。
Abstract:This study is based on BP-neural network. In order to explore the best spectral preprocessing method for reservoir water body, Dongzhen Reservoir in Putian City, Fujian Province is taken as the research area, and 95 sets of measured data are obtained. The spectral results without preprocessing, Min-max standardization, SNV, first-order differential and 900 nm are processed by BP neural network. Comparing the accuracy of the model, it is found that the model accuracy is higher after the preprocessing at 900 nm.
Keywords: Hyperspectral data Chlorophyll-a concentration BP-neural network Spectral pretreatment
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