中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-3B)
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 相关作者：杜永明程洁李小文肖青柳钦火更多>>
- 相关机构：北京师范大学中国科学院中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多层感知器网络的FTIR高光谱数据温度和发射率光谱同步反演被引量：2
- 2008年
- 文章以土壤为例,首先指出了典型的温度反射率分离算法由高光谱FTIR数据反演温度和发射率的局限;当地物出射能量的真值和地物真实温度对应的黑体辐射在数值上的差别与仪器的噪声等效光谱辐射亮度在相同的数量级上时,产生奇异发射率的概率很大,野外测量时这种现象在714和1250cm-1附近经常发生。针对这个局限,构建了一个三层的感知器(MLP)网络,利用ASTER光谱库中的土壤发射率光谱生成训练样本,MODIS光谱库中的土壤发射率光谱生成测试样本,对网络进行训练和测试,取得了比较好的结果。同时利用光谱平滑迭代算法(ISSTES)由测试样本反演土壤的温度和发射率,并与MLP方法的结果进行比较,MLP方法反演的土壤发射率精度在可接受的范围之内,略低于ISSTES算法,MLP方法的优点在于,它能够克服典型的温度发射率算法的局限,可以作为典型的温度发射率分离算法有益的补充。
- 程洁肖青李小文柳钦火杜永明
- 关键词：FTIR温度神经网络
