%0 Journal Article
%T 结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型
%A 孔维娟
%A 马荣华
%A 段洪涛
%J 湖泊科学
%D 2009
%R 10.18307/2009.0206
%X 神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提高网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因子的反演模型精度稍有提高,但不显著.
%K 叶绿素a
%K BP神经网络
%K MODIS
%K 水温
%K 太湖
%U http://www.jlakes.org/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090206&flag=1