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摘要:
依据2010年8月的实测数据构建了千岛湖水体夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估算模型,并进行了验证.利用ASD FieldSpec3野外光谱仪获取高光谱数据,计算水体离水辐亮度和遥感反射率.通过寻找反演水体叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱、三波段模型、BP人工神经网络等多种算法进行比较分析,结果表明:叶绿素a浓度与单波段光谱反射率的相关性不大;596 nm和489 nm波长处反射率比值、545nm处光谱一阶微分与叶绿素a浓度均呈较显著相关,估测模型决定系数R2分别为0.782、0.590,RMSE分别为0.89、1.98 μg/L;三波段模型的反演结果优于传统的波段比值和一阶微分法,R2为0.838,RMSE为0.71 μg/L;神经网络模型大大提高了叶绿素a浓度的反演精度,R2高达0.942,RMSE为0.63μg/L.本研究为今后在千岛湖水域的夏季相邻月份进行叶绿素a浓度大范围遥感反演研究奠定了基础.
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文献信息
篇名 应用实测光谱估算千岛湖夏季叶绿素a浓度
来源期刊 湖泊科学 学科 工学
关键词 千岛湖 叶绿素a 高光谱 遥感 BP人工神经网络
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 553-561
页数 分类号 TP79
字数 7737字 语种 中文
DOI 10.18307/2012.0408
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 虞左明 46 1571 23.0 39.0
2 高玉蓉 9 100 5.0 9.0
3 吴志旭 27 529 13.0 23.0
4 刘明亮 16 245 9.0 15.0
5 何剑波 15 237 9.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
千岛湖
叶绿素a
高光谱
遥感
BP人工神经网络
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