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摘要:
叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,高光谱遥感可有效反演叶绿素a含量.该研究通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱和神经网络模型等多种算法建立了叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:叶绿素a与单波段光谱在蓝、绿波段相关系数较低,而在红光与近红外波段有明显提高,微分光谱也表现出同样的趋势;反射率比值算法模拟效果好于线性回归法;神经元网络模型可以大大提高实测光谱数据的反演能力,确定性系数高达0.95.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础.
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文献信息
篇名 吉林查干湖水体叶绿素a含量高光谱模型研究
来源期刊 湖泊科学 学科 地球科学
关键词 查干湖 叶绿素a 高光谱 ANN-BP
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 专辑:遥感技术应用
研究方向 页码范围 275-282
页数 8页 分类号 P3|TP7
字数 5743字 语种 中文
DOI 10.18307/2007.0308
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 段洪涛 中国科学院东北地理与农业生态研究所 74 2123 27.0 44.0
2 张柏 中国科学院东北地理与农业生态研究所 244 7384 43.0 70.0
3 王宗明 中国科学院东北地理与农业生态研究所 207 5857 40.0 65.0
4 宋开山 中国科学院东北地理与农业生态研究所 192 4951 40.0 59.0
5 徐京萍 中国科学院东北地理与农业生态研究所 11 272 10.0 11.0
6 陈铭 中国科学院东北地理与农业生态研究所 18 216 8.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
查干湖
叶绿素a
高光谱
ANN-BP
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
湖泊科学
双月刊
1003-5427
32-1331/P
小16开
南京市北京东路73号
28-201
1919
chi
出版文献量(篇)
2578
总下载数(次)
5
总被引数(次)
57871
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导