【摘 要】
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为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1～4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络
【机 构】
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解放军理工大学国防工程学院,解放军63796部队,沈阳军区司令部工程科研设计所
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为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1～4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09m,均方根误差为1.45m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。
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