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基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(1)
土壤水分对于全球水循环十分重要,大面积、快速获取土壤水分信息具有重要意义。微波遥感数据可以用于反演土壤水分。以Matlab为平台建立BP神经网络,通过改进BP神经网络的权值、阈值和网络结构,对该算法进行了优化;在研究区范围,分别利用积分方程模型(integral equation model,IEM)、Oh模型、Shi模型生成模拟数据,训练改进的BP神经网络,构建裸露地表土壤水分反演模型,并用野外实测土壤水分数据对模型进行了验证。结果表明,改进后的BP神经网络算法反演精度明显提高,且Shi模型训练网络反演精度较其他2种模型更高,绝对误差为2.47 g/cm3,相对误差仅为7.78%。 相似文献
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基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演 总被引：1，自引：0，他引：1
对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。 相似文献
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基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演 总被引：1，自引：0，他引：1
利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表明,在叶片尺度与冠层尺度上,基于连续小波分析进行混合植被叶绿素反演,所得模型精度均高于植被指数经验模型精度;在相同尺度上,模拟与实测数据集之间有相同的小波系数特征区域,可以用来进行叶绿素含量反演。 相似文献
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针对三江平原洪河湿地保护区内主要特征植被冠层的叶绿素含量,采用PROSAIL模型从物理角度进行反演。首先将叶面积指数、叶片结构参数、等价水厚度、叶绿素实测含量等一些植被理化参数的实测值输入模型得到模拟光谱数据,然后与实测光谱数据对比验证其准确性。在模型中,通过固定其他参量不变,取叶绿素含量为唯一值时,考察在不同叶面积指数下叶绿素含量对冠层反射率的影响。结果显示,植被冠层叶绿素含量的敏感波段为555nm和720nm。基于PROSAIL模型的叶绿素反演方法较传统的统计模型相比是较好且稳健的方法。 相似文献
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针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行连续小波变换,筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据,最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明,利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高,在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。 相似文献
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高光谱土壤有机质估测模型对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
应用高光谱技术探讨土壤有机质含量定量估测方法,对发展精细农业具有重要意义。本文利用陕西省横山县的实测数据,采用对数的一阶微分变换方法对土样的高光谱数据进行处理,分别采用线性回归分析法、BP神经网络法、模糊识别法建立高光谱土壤有机质含量估测模型,并对比分析其精度,确定最优的光谱反演模型。实验结果表明:模糊识别模型的决定系数达到0.973,RMSE为0.0468%;比线性模型和BP神经网络模型精度都高。研究表明,土壤有机质光谱反演不仅要重视机理研究,同时要加强光谱反演建模方法创新。 相似文献
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鄱阳湖是中国最大的淡水湖,也是国际重要湿地,对其生物量进行长期、定量研究有助于加深对区域乃至全球碳平衡的认识和理解。探讨了利用全极化Radarsat-2 C波段数据反演鄱阳湖湿地生物量的方法,改进了基于辐射传输理论的植被冠层散射模型,模拟了C波段湿地植被的后向散射特性;应用极化分解技术,增加了神经网络训练数据,并用后向反馈神经网络(BP)算法,反演了鄱阳湖湿地植被生物量。与野外实测生物量比较的结果表明:将改进的植被冠层散射模型和全极化分解得到的后向散射系数引入BP神经网络算法,能够有效降低生物量反演误差;全极化SAR数据在生物量反演中具有广阔的应用前景。 相似文献
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针对现有研究在准确估算叶绿素含量方面的不足,该文运用粒子群优化算法和支持向量机构建叶片尺度作物叶绿素含量高光谱反演模型:利用PROSPECT模型模拟作物光谱,并运用所对应的叶绿素含量建立训练数据集,然后采用粒子群优化算法支持向量机学习训练数据集,最后建立实测叶片叶绿素含量估测模型。研究结果表明,粒子群优化算法和支持向量机构建的反演模型能准确预测作物的叶绿素含量,能够解决小样本作物采样点情况下叶绿素含量反演问题,可以作为作物叶绿素含量估测的参考方法。 相似文献
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王晓颖 《测绘与空间地理信息》2017,(3)
BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。 相似文献
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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。 相似文献
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对流层延迟是影响全球卫星导航系统（GNSS）测量精度的重要因素. 针对现有对流层延迟模型稳定性差，精度较低等问题，在无实测气象参数条件下，提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络（LSTM）的对流层延迟预测模型. 选取全球均匀分布的8个测站，使用其2016年第90-131年积日共42 天的整点对流层延迟数据预测其第132-136年积日的整点数据. 以国际GNSS服务（IGS）中心提供的对流层产品为真值，分析比较LSTM模型和反向传播（BP）神经网络模型的预测效果. 研究表明，LSTM模型预测结果的均方根误差基本达到mm级，其平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比BP模型低，LSTM模型在精度和稳定性上较BP模型均有明显提高；LSTM模型在中高纬区域的均方根误差（RMSE）均值达到7.82 mm，中高纬地区更适合使用该模型. 相似文献
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利用C#语言编制了BP神经网络反演预测程序,基于具有代表性地区的高程异常数据,对BP神经网络在高程异常反演预测中的应用进行了分析。结果表明,本程序交互界面良好,具有很好的通用性;同时,在高程异常反演预测中取得良好的效果,说明神经网络在差异较大的数据反演预测方面仍具有较强的优势。 相似文献
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目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开，基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想，以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型，以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源，以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合，组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价，结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果，最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升，预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献