基于人工神经网络的海水漫射衰减系数的遥感反演方法
利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法.该人工神经网络是3层的反向传输神经网络.其结构为输入层有4个节点,它们分别对应4个波段443,490,555,665 nm的遥感反射比,隐含层有10个节点,输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490.利用另一独立的现场测量数据集(COASTLOOC)印证该反演算法的性能.结果表明,该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeaWiFS算法,略好于Lee等人的半分析算法.
作 者： 张亭禄 李肖霞 ZHANG Ting-Lu LI Xiao-Xia 作者单位： 中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266100 刊 名： 中国海洋大学学报（自然科学版） ISTIC PKU 英文刊名： PERIODICAL OF OCEAN UNIVERSITY OF CHINA 年，卷(期)： 2007 37(4) 分类号： P237 关键词： 漫射衰减系数 人工神经网络 反演方法