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基于神经网络和TM图像的大连湾海域悬浮物质量浓度的反演
引用本文:丛丕福,牛铮,曲丽梅,林文鹏,王臣立.基于神经网络和TM图像的大连湾海域悬浮物质量浓度的反演[J].海洋科学,2005,29(4):31-35.
作者姓名:丛丕福  牛铮  曲丽梅  林文鹏  王臣立
作者单位:1. 中国科学院,遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,北京,100101;中国科学院,研究生院,北京,100100
2. 中国科学院,遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,北京,100101
3. 中国科学院,海洋研究所,山东,青岛,266071;中国科学院,研究生院,北京,100100
基金项目:中国科学院知识创新工程重大项目(KZCX1-SW-01-02),国家重点基础研究发展规划项目(G2000077902)
摘    要:水体中的悬浮物是评价海洋水质的重要指标之一。采用卫星遥感方法可以获得大范围连续的悬浮物质量浓度。以1999年5月10日大连湾海上现场-卫星同步实验数据为基础,采用神经网络模型技术模拟了陆地卫星TM传感器中心波长分别为485,560和660nm3个波段的辐射亮度值与在该海域现场获取的悬浮物质量浓度之间的传递机理。以TM图像的3个可见光波段作为输入的神经网络模型的相关系数达0.79,在反演海水表层悬浮物质量浓度方面比传统的统计分析方法表现要好。这说明神经网络方法在模拟非线性关系进行遥感反演方面更具应用前景。

关 键 词:神经网络  悬浮物质量浓度  TM(专题制图仪)  模型
文章编号:1000-3096(2005)04-0031-05
收稿时间:7/9/2004 12:00:00 AM
修稿时间:2004年7月9日

Retrieval of suspended sediment concentration in Dalian Bay on basis of neural network model and TM imagery
CONG Pi-fu,NIU Zheng,QU Li-mei,LIN Wen-peng,WANG Chen-li.Retrieval of suspended sediment concentration in Dalian Bay on basis of neural network model and TM imagery[J].Marine Sciences,2005,29(4):31-35.
Authors:CONG Pi-fu  NIU Zheng  QU Li-mei  LIN Wen-peng  WANG Chen-li
Institution:CONG Pi-fu 1,NIU Zheng 1,QU Li-mei 2,3,LIN Wen-peng 1,WANG Chen-li 1
Abstract:Suspended sediment concentration is important for assessment of water quality in oceans. Remote sensing can provide large-scale and continuous suspended sediment concentration information. On the basis of satellite and synchronous in situ measurement data, Neural network was constructed to model the transfer function between in situ suspended sediment concentration and the radiances of 3 TM bands whose center-wavelengths are 485nm, 560nm, and 660nm respectively. The correlation coefficient of neural network model with 3 visible-light bands as inputs is 0.79. It performs better than statistic models in retrieving surface suspended sediment concentration. It is shown that neural network is promising in modeling non-linear function in remote sensing retrieval.
Keywords:neural network  TM  retrieval  Dalian Bay  suspended sediment
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