基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

发布时间：2017-06-24 12:09

  本文关键词：基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演?，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;中国科学院遥感与数字地球研究所;环境保护部卫星环境应用中心;中国国土资源航空物探遥感中心;
【关键词】： 叶绿素a浓度 BP神经网络 GF- WFV 波段比值模型 太湖
【基金】：国家自然科学基金(No.41101378) 国家高分辨率对地观测重大专项项目(No.11-Y20A32-9001-15/17)~~
【分类号】：X87;X524
【正文快照】： 2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京1001013.环境保护部卫星环境应用中心,北京1000944.中国国土资源航空物探遥感中心,北京1000831引言(Introduction)叶绿素a浓度是衡量湖泊水体初级生产力和富营养化程度的基本指标,因此,对其进行动态监测十分必要.传统的人工实地监测方法

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