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;广义回归神经网络;遗传算法;光谱参数筛选
期刊名称: 土壤通报
ISSN: 0564-3945
年卷期: 2007 年 38 卷 03 期
页码: 508-512
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。
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