基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙焱鑫

作者： 孙焱鑫;王纪华;李保国;刘良云;黄文江;赵春江

作者机构：

关键词： 高光谱遥感;神经网络;遗传算法;叶绿素反演

期刊名称： 遥感技术与应用

ISSN： 1004-0323

年卷期： 2007 年 22 卷 04 期

页码： 492-496

收录情况： CSCD

摘要： 根据高光谱遥感获得的冬小麦冠层数据,把由逐步回归方法和基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)筛选到的光谱参数作为网络输入,冠层叶绿素含量作为网络输出,采用线性逐步回归方法、反向传播神经网络(BPNN)和GRNN来构建反演模型,模拟结果表明,GRNN和BPNN的预测精度要高于逐步回归方法,其RMSE分别为0.36 mg/g、0.52 mg/g和0.98 mg/g。由于GRNN可应用于小样本问题的学习,比BPNN对叶绿素具有更好的预测和泛化能力。

分类号： TP79`TP18

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