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| 基于BP ANN和B算法的黄河口水深遥感比较研究 |
| 王 正1,2,3， 毛志华3， 曾 群4， 田礼乔5， 樊 勇6,7 |
| 1.南京大学 地理与海洋科学学院， 南京； 2.中国南海研究协同创新中心， 南京；3.国家海洋局 二海洋研究所 卫星海洋环境动力学国家重点实验室， 杭州；4.华中师范大学 学报编辑部， 武汉；5.武汉大学 测绘遥感与信息工程国家重点实验室， 武汉；6.信阳师范学院 城市与环境科学学院，河南 信阳； 7.武汉大学 资源与环境科学学院， 武汉 |
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| 王 正1,2,3， 毛志华3， 曾 群4， 田礼乔5， 樊 勇6,7 |
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摘要 基于Landsat8 OLI传感器数据，用BP人工神经网络模拟水深法和底部反照率独立水深测量算法(bottom albedo-independent bathymetry algorithm，简称B算法)来反演黄河口水深，并与实测水深数据进行比较；然后，基于两种水深反演方法的结果进行了对比分析和适用性评价.发现，用BP神经网络模拟方法提取的水深在近岸水深小于15 m的区域和水深大于15 m的区域，反演结果与实测水深误差较大，变化趋势不一致，实测值与模拟水深值相关系数低；以B算法提取的水深与实测水深误差较小，在趋势上一致，相关系数为0.899；并基于该算法的表现，通过水深遥感制图进一步在实际应用中验证了该水深反演方法.结果表明，底部反照率独立测深算法精度高、效果好，比较适用于黄河口水深探测.
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收稿日期: 1900-01-01
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| 引用本文: |
王正, 毛志华, 曾群, 田礼乔5,樊勇6,7. 基于BP ANN和B算法的黄河口水深遥感比较研究[J]. , 2016, 50(1): 0-.
王 正1,2,3， 毛志华3， 曾 群4， 田礼乔5， 樊 勇6,7. . , 2016, 50(1): 0-.
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| 链接本文: |
| https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/ 或 https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/Y2016/V50/I1/0 |
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