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首页 > 期刊首页 >海洋技术 >2005年4期  > 基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法
基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法
A Retrieval Method on the chlorophyll, total suspended matter,and gelbstoff concentrations of Case Ⅱ waters in Yellow Sea and East China Sea Based On Artificial Neural Network
摘要: 介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法.根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网络模型.反演的平均相对误差分别叶绿素32.5%,黄色物质8.9%,总悬浮物24.2%.同时分析了神经网络模型在水色反演模式应用中的稳定性.  

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