基于PCA和BP的水体Chl-a含量高光谱反演方法

• 作者: 吕良军 梁童
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 主成分分析 BP神经网络 高光谱 叶绿素a
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 水资源·水环境
• 页码范围: 72-74
• 分类号: X832
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2011.08.025

摘要

利用主成分分析法对高光谱数据进行降维,将主成分得分作为输入,将水体20个采样点的叶绿素a(Chl-a)含量实测数据作为输出,对BP神经网络进行训练学习,实现压缩光谱数据与Chl-a含量的自适应非线性映射,并利用另外10个采样点数据对网络进行验证,结果表明预测值与实测值差距较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕良军		25	85	5.0	7.0
2	梁童		8	5	1.0	2.0