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随着近些年经济社会的快速发展,与人类生产生活息息相关的水环境问题正得到社会各界的广泛关注。遥感技术以一种非接触的方式,可以实现水质信息的快速监测,其中,建模是遥感水质监测的重要一环。传统经验模型结构简单,光谱特征明确,但是,在复杂多变的内陆二类水体中,其固定的映射关系一定程度上也会限制其应用范围;机器学习模型不再依赖固定的波段组合,在处理非线性问题时具有一定的优势,但是,其复杂的网络结构对训练样本的数量和代表性必然提出更高的要求;此外,机器学习方法更侧重于数据信息的挖掘,而不会提前对已知的光谱特征进