文献类型： 中文期刊
作者： 孙焱鑫 1 ; 王纪华 2 ; 李保国 1 ; 刘良云 2 ; 黄文江 2 ; 赵春江 2 ;
作者机构： 1.中国农业大学资源与环境学院
2.国家农业信息化工程技术研究中心
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。
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