| 基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究 |
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| 引用本文： | 徐鹏飞,程乾,金平斌.基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究[J].长江流域资源与环境,2021,30(7):1670-1679. |
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| 作者姓名： | 徐鹏飞 程乾 金平斌 |
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| 作者单位： | 浙江工商大学旅游与城乡规划学院,浙江杭州310028;浙江大学地球科学学院,浙江杭州310028 |
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| 摘 要： | 叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.
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| 关 键 词： | 神经网络模型 千岛湖 清洁水体 叶绿素a |
Inversion of Chlorophyll-a of Clean Water in Qiandao Lake With Remote Sensing Data Using the Neural Network |
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| XU Peng-fei,CHENG Qian,JIN Ping-bin.Inversion of Chlorophyll-a of Clean Water in Qiandao Lake With Remote Sensing Data Using the Neural Network[J].Resources and Environment in the Yangtza Basin,2021,30(7):1670-1679. |
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| Authors: | XU Peng-fei CHENG Qian JIN Ping-bin |
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