全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演

DOI: 10.6046/gtzyyg.2012.02.02, PP. 7-11

Keywords: 高光谱数据,RBF神经网络,草地叶面积指数,反演

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究。PCA结果表明,前9个主成分的累积贡献率达到了99.782%,能包含原光谱数据的绝大部分信息。将120组LAI及相应的9个主成分样本数据随机分为校正集数据(90组)和预测集数据(30组),分别用于神经网络模型的建立和LAI的预测。所构建的神经网络模型的模拟结果表明,RBF神经网络模型对校正集样本的模拟准确率达到100%(RMSE=0.0096,R2=0.999);预测集样本的实测LAI和模拟LAI之间的均方误差和决定系数分别为0.2186和0.839,取得了较好的模拟效果,有效提高了传统的多元线性回归方程(RMSE=0.4165,R2=0.570)的计算精度。

References

[1]  邓湘金,王彦平,彭海良.高分辨率遥感图像的聚类[J].电子与信息学报,2003,25(8):1073-1080.
[2]  Filin S,Pfeifer N.Segmentation of Airborne Laser Scanning Data Using a Slope Adaptive Neighborhood[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2006,60(2):71-80.
[3]  Hummels D M,Ahemed W,Musavi M T.Adaptive Detection of Small Sinusoidal Signals in Non-gaussian Noise Using an RBF Neural Network[J].IEEE Trans on Neural Networks,1995,6(1):214-219.
[4]  许东,吴铮.基于MATLAB 6 x的系统分析与设计——神经网络[M].2版.西安:电子科技大学出版社,2002.
[5]  单杨,朱向荣,许青松,等.近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定[J].红外与毫米波学报,2010,29(2):129-131.
[6]  Deng X J,Wang Y P,Peng H L.The Clustering of High Resolution of Remote Sensing Imagery[J].Journal of Electrics and Information Technology,2003,25(8):1073-1080(in Chinese with English Abstract).
[7]  钟燕飞,张良培.遥感影像K均值聚类中的初始化方法[J].系统工程与电子技术,2010,32(9):2009-2014.
[8]  Kokaly R F,Clark R N.Spectroscopic Determination of Leaf Biochemistry Using Band-depth Analysis of Absorption Features and Stepwise Multiple Linear Regression[J].Remote Sensing of Environment,1999,67(3):267-287.
[9]  Vosselman G,Dijkman S.3D Building Model Reconstruction from Point Clouds and Ground Plans[J].International Aachives of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences,2001,34(3/w4):37-44.
[10]  Curran P J,Dungan J L,Peterson D L.Estimating the Foliar Biochemical Concentration of Leaves with Reflectance Spectrometry:Testing the Kokaly and Clark Methodologies[J].Remote Sensing of Environment,2001,76(3):349-359.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133