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摘要:
选择汉江中下游典型河段作为研究区域,利用2012—2013年实测水质数据及高光谱数据,基于有效信息变量筛选和神经网络算法构建研究区水体悬浮物浓度高光谱反演模型,分析评价了模型性能与估测效果,讨论了研究区水体悬浮物浓度分布特征.研究结果表明:基于变量投影重要性指数和神经网络优势构建的高光谱反演模型在反演精度、稳定性和适应性方面表现出优异的性能;而对于基于简单相关性分析构建的单波段模型和比值模型而言,建模样本选择对模型精度有较大影响,导致模型反演精度、稳定性和适用性较差;汉江中下游典型河段水体总悬浮物浓度整体上在18.8~187.0 mg/L之间变化,季节性差异明显,即春、夏两季悬浮物浓度低于秋季.
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文献信息
篇名 基于高光谱数据的汉江中下游典型河段水体悬浮物遥感反演
来源期刊 长江科学院院报 学科 地球科学
关键词 水体悬浮物 高光谱 悬浮物浓度 遥感反演 变量投影重要性指数 BP神经网络 汉江中下游
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 信息技术应用
研究方向 页码范围 141-148
页数 8页 分类号 X832
字数 语种 中文
DOI 10.11988/ckyyb.20191003
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 赵登忠 3 24 2.0 3.0
2 肖潇 1 0 0.0 0.0
3 徐坚 1 0 0.0 0.0
4 程学军 1 0 0.0 0.0
5 李国忠 1 0 0.0 0.0
6 赵保成 1 0 0.0 0.0
7 徐健 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
水体悬浮物
高光谱
悬浮物浓度
遥感反演
变量投影重要性指数
BP神经网络
汉江中下游
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