人工神经网络反演珠江口海域叶绿素浓度

• 作 者: 沈春燕 陈楚群 詹海刚
• 机 构: 中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境动力学重点实验室
• 出 处: 热带海洋学报
• 发表日期: 2005年06期
• 关键词: 人工神经网络 二类海水 叶绿素 反演算法 artificial neural network case 2 water chlorophyll inver

利用2003年1月、2004年1月在珠江口海域的叶绿素浓度和辐射同步实测资料,建立了反演珠江口海域叶绿素浓度的人工神经网络模型。应用该模型由SeaWiFS资料获取珠江口海域叶绿素浓度分布图,并与SeaBAM推荐的OC2和OC4这2种统计算法的反演结果进行比较,结果表明人工神经网络模型的反演效果明显优于统计算法。人工神经网络模型的均方根差是0.289 9,可决系数是0.884 8;而统计算法的均方根差大于0.5,可决系数小于0.6。