矿山测量

2018, v.46;No.195(03) 114-118

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基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a估算方法
Estimation method of chlorophyll-a in inland water using PSO-BP model based on the band ratio

罗义平;孙文彬;

摘要(Abstract):

文中针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,构建了基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a浓度估算模型。选择特征波段比值作为BP神经网络输入变量,借助PSO算法优化了BP网络的初始连接权值和阈值,利用机载的CASI高光谱数据进行了相关试验,分析了PSO-BP模型的估算精度。结果表明:(1)PSO-BP模型测试集的决定系数R2为0.87,均方根误差RMSE为2.27 ug/L;(2)与直接以波段反射率为参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了1.93 ug/L;与波段比值为输入参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了0.64 ug/L。

关键词(KeyWords): 内陆水体;叶绿素a;波段比值;BP神经网络;PSO算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国矿业大学(北京)“越山奇青年学者”资助计划资助

作者(Author): 罗义平;孙文彬;

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参考文献(References):

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