神经网络法反演海水叶绿素浓度的分析

• 作者: 何贤强 潘德炉 王迪峰 黄海清
• 来源期刊: 地球信息科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 叶绿素浓度 神经网络 海水
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 地理信息系统研发
• 页码范围: 31-36,57
• 页数: 7页
• 分类号: TP751|P74
• 字数: 2698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1560-8999.2004.02.008

摘要

海洋水色遥感的最终目的之一是监测海洋初级生产力的时空变化,而反映海洋初级生产力的一个重要指标就是浮游植物中的叶绿素浓度[1].对于海水叶绿素浓度的遥感反演研究工作至今已进行了30多年,方法主要是基于蓝-绿波段比值的经验统计法.近些年,随着水色遥感器的改进及数据处理方法的深入研究,提出了荧光高度法[2]和神经网络法[3-5].本文基于SeaBAM(SeaWiFS Bio-Optical Algorithm Mini-Workshop)小组搜集的全球范围叶绿素浓度与离水辐射率的同步观测数据,利用神经网络方法反演海水叶绿素浓度,并将其结果与SeaBAM经验算法进行了比较及分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘德炉	国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所	55	989	17.0	30.0
2	王迪峰	国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所	13	168	6.0	12.0
3	何贤强	国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所	21	211	7.0	14.0
4	黄海清	国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所	8	112	4.0	8.0