【摘 要】
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叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络（BPNN）是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解（EMD）与光谱微分（SD）结合
【机 构】
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中国矿业大学北京地球科学与测绘工程学院
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叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络（BPNN）是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解（EMD）与光谱微分（SD）结合来提高输入因子与叶绿素含量的相关性,并使用遗传算法（GA）优化BPNN得到GA-BP模型以获得最优初始权值阈值。将光谱数据EMD后进行一阶微分变换得到EMD-SD光谱,选择与叶绿素含量相关系数超过0.6的5个波段处的EMD-SD值作为GA-BP模型的输入因子,隐含层节点数为7,多次训练取最优个体适应度值最低的GA-BP模型来
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