人工神经网络反演珠江口海域叶绿素浓度

• 作者: 沈春燕 詹海刚 陈楚群
• 来源期刊: 热带海洋学报
• 关键词: 人工神经网络 二类海水 叶绿素 反演算法
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TP79|P714.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-5470.2005.06.006

摘要

利用2003年1月、2004年1月在珠江口海域的叶绿素浓度和辐射同步实测资料,建立了反演珠江口海域叶绿素浓度的人工神经网络模型.应用该模型由SeaWiFS资料获取珠江口海域叶绿素浓度分布图,并与SeaBAM推荐的OC2和OC4这2种统计算法的反演结果进行比较,结果表明人工神经网络模型的反演效果明显优于统计算法.人工神经网络模型的均方根差是0.2899,可决系数是0.8848;而统计算法的均方根差大于0.5,可决系数小于0.6.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈春燕	中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境动力学重点实验室	1	34	1.0	1.0
2	陈楚群	中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境动力学重点实验室	21	706	15.0	21.0
3	詹海刚	中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境动力学重点实验室	9	353	9.0	9.0