珠江口海域叶绿素a质量浓度SAR反演模型

• 作者: 刘湘南 弥永宏 李致博 李露锋
• 来源期刊: 海洋学研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: Radarsat-2 SAR BP人工神经网络 叶绿素a质量浓度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 66-73
• 分类号: X87
• 字数: 6657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-909X.2012.02.010

摘要

以珠江口海域的Radarsat-2全极化SAR数据和海域表层水面叶绿素a质量浓度实测数据为基础,利用微波散射原理及Cloude-Pottier理论对SAR图像进行分解,得到平均散射角a、散射熵H及VH、VV、HH、HV等6个参数；采用BP人工神经网络模型建立上述6个参数与叶绿素a质量浓度的数学关系模型,并结合实测数据对叶绿素a质量浓度进行分类.结果表明:当隐含层节点数为9,输入层和隐含层传递函数分别为tansig和logsig,学习速率和动量系数均为0.2时的网络结构对叶绿素质量浓度反演取得了较好的效果,叶绿素a质量浓度实测值与预测值之间的决定系数(R2)为0.826.将模型应用于不同时期的2幅图像进行验证,效果良好,与实际情况基本相符.