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基于GRNN模型的悬浮物遥感反演研究——以长江城陵矶段为例 |
何报寅1, 张 文1,3, 乔晓景2,3, 苏振华1,3 |
1.中国科学院测量与地球物理研究所 环境与灾害监测评估湖北省重点实验室, 武汉;2.山西师范大学 城市与环境科学学院, 山西 临汾; 3.中国科学院大学, 北京 |
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何报寅1, 张 文1,3, 乔晓景2,3, 苏振华1,3 |
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摘要 遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度的有效手段之一.广义回归神经网络 (GRNN)较其它神经网络具有更强的非线性拟合能力,在小样本情况下有更好的推广性能,适用于遥感反演模型.使用长江中游城陵矶段HJ-1B CCD2遥感影像结合实地同步采样数据分别建立悬浮物GRNN及BP神经网络(BPNN)遥感反演模型,分析对比模型的精度,并使用GRNN模型预测了区域水体悬浮物分布信息.结果表明,相对于BPNN模型,GRNN模型具有较强的非线性拟合能力和较高的反演精度;长江干流的悬浮泥沙浓度总体上明显小于洞庭湖,这主要是三峡工程下泄泥沙大幅减少造成的;洞庭湖浑浊的湖水汇入长江后,在城陵矶至洪湖之间形成明显的混合带;而洞庭湖湖口悬浮物浓度明显高于其他湖区,这可能是该区域采砂活动的强烈扰动引起的.
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收稿日期: 1900-01-01
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引用本文: |
何报寅, 张文, 乔晓景, 苏振华. 基于GRNN模型的悬浮物遥感反演研究——以长江城陵矶段为例[J]. , 2014, 48(5): 0-.
何报寅1, 张 文1,3, 乔晓景2,3, 苏振华1,3. . , 2014, 48(5): 0-.
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链接本文: |
https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/ 或 https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/Y2014/V48/I5/0 |
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