基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a估算方法

• 作者: 孙文彬 罗义平
• 来源期刊: 矿山测量
• 学科: 工学
• 关键词: 内陆水体 叶绿素a 波段比值 BP神经网络 PSO算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TD671
• 字数: 2443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-358X.2018.03.028

摘要

文中针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,构建了基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a浓度估算模型.选择特征波段比值作为BP神经网络输入变量,借助PSO算法优化了BP网络的初始连接权值和阈值,利用机载的CASI高光谱数据进行了相关试验,分析了PSO-BP模型的估算精度.结果表明:(1) PSO-BP模型测试集的决定系数R2为0.87,均方根误差RMSE为2.27 ug/L;(2)与直接以波段反射率为参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了1.93 ug/L;与波段比值为输入参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了0.64 ug/L.