国家自然科学基金(60378045)
- 作品数：5 被引量：22H指数：3
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- 相关机构：中国海洋大学国家卫星海洋应用中心中国人民解放军更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 由粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的人工神经网络方法被引量：5
- 2006年
- 基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。
- 刘雪锋张亭禄
- 关键词：人工神经网络
- 一种划分Ⅰ类水体和Ⅱ类水体的方法被引量：5
- 2005年
- 为建立1种快速、有效、方便的方法区分Ⅰ类水体和Ⅱ类水体,提出了1个划分Ⅰ类和Ⅱ类水体的方法。该方法基于1个简单的判据,即Rrs(510)/Rrs(412)=1.5。当Rrs(510)/Rrs(412)<1.5时,该水体应为Ⅰ类;当Rrs(510)/Rrs(412)>1.5时,该水体应为Ⅱ类。将此方法应用到中国海的MERIS资料中,对中国海水体进行了划分,划分结果合理。
- 张亭禄施英妮
- 基于人工神经网络的海水漫射衰减系数的遥感反演方法被引量：2
- 2007年
- 利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法。该人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构为输入层有4个节点,它们分别对应4个波段443,490,555,665 nm的遥感反射比,隐含层有10个节点,输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490。利用另一独立的现场测量数据集(COASTLOOC)印证该反演算法的性能。结果表明,该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeaWiFS算法,略好于Lee等人的半分析算法。
- 张亭禄李肖霞
- 关键词：漫射衰减系数人工神经网络反演方法
- 基于神经网络方法的高光谱遥感浅海水深反演被引量：3
- 2008年
- 利用人工神经网络方法进行了高光谱遥感反演浅海水深的初步研究。在产生模拟数据时,为保证模拟数据的合理性,引入了根据水体和海底特性来划分光学浅水和光学深水的方法,并初步研究了利用光谱微分技术进行光学浅水和光学深水区分的有效性。在人工神经网络建模过程中,采用主成分分析的方法对网络的输入数据进行预处理,显著提高了网络的学习速度。建立的人工神经网络模型和基于非线性最优化方法的反演算法与实测数据的反演结果相比较,人工神经网络模型的反演精度明显高于非线性最优化反演算法。
- 施英妮张亭禄周晓中吴耀平石立坚
- 关键词：高光谱遥感人工神经网络主成分分析
- 光谱微分技术在高光谱遥感浅海海底底质中的应用初探被引量：7
- 2010年
- 采用光谱微分技术进行了高光谱遥感反演浅海海底底质的初步研究。首先,利用半分析海洋辐射传递模型模拟不同海底底质的光学浅水高光谱遥感反射比数据集;然后,利用光谱微分技术建立海底底质识别算法;最后利用水槽模拟数据来验证。结果表明本文建立的反演算法可以应用于泥砂类和植物类底质的区分。
- 施英妮张亭禄魏雅利李肖霞石立坚
- 关键词：高光谱遥感
