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BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演
引用本文:丰秋林,郑南山,刘晨,周晓敏.BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演[J].测绘科学,2018(8):157-162.
作者姓名:丰秋林  郑南山  刘晨  周晓敏
作者单位:中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221116 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221116;江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州 221116
基金项目:国家自然科学基金项目(51174206)
摘    要:针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。

关 键 词:BP神经网络算法  信噪比  土壤湿度  GNSS反射信号

BP neural network assisted soil moisture retrieval using GNSS satellite reflected signal
FENG Qiulin,ZHENG Nanshan,LIU Chen,ZHOU Xiaomin.BP neural network assisted soil moisture retrieval using GNSS satellite reflected signal[J].Science of Surveying and Mapping,2018(8):157-162.
Authors:FENG Qiulin  ZHENG Nanshan  LIU Chen  ZHOU Xiaomin
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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