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摘要:
提出了一种融合预测模型,把基于全局数据的径向基函数、人工神经网络与基于区域数据的空间采样插值相结合,并通过优化权重组合和修正误差,使得预测误差最小化.利用了多角度成像光谱辐射仪MISR,采集了从2002年-2003年美国大陆26个局部区域的辐射数据,对模型进行了2组气溶胶光学厚度的预测实验.地表特征因为反射能力的不同,导致了预测模型的不同复杂度.结果显示,融合模型能显著地减少陆地上的预测均方差.
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文献信息
篇名 基于遥感数据的空间目标融合预测模型
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 空间目标 融合预测模型 全局预测模型 局部预测模型 气溶胶光学厚度
年,卷(期) 2006,(14) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 35-36,39
页数 3页 分类号 TP311.5
字数 2606字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.14.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 康立山 武汉大学计算机学院 127 2409 27.0 44.0
2 陈毓屏 武汉大学计算机学院 47 670 15.0 25.0
3 宋华珠 武汉理工大学计算机科学与技术学院 24 144 7.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
空间目标
融合预测模型
全局预测模型
局部预测模型
气溶胶光学厚度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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