基于BP ANN和B算法的黄河口水深遥感比较研究 |
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引用本文: | 王 正,毛志华,曾 群,田礼乔,樊 勇.基于BP ANN和B算法的黄河口水深遥感比较研究[J].华中师范大学学报(自然科学版),2016,50(1):0. |
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作者姓名: | 王 正 毛志华 曾 群 田礼乔 樊 勇 |
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作者单位: | 1.南京大学 地理与海洋科学学院, 南京; 2.中国南海研究协同创新中心, 南京;3.国家海洋局 二海洋研究所 卫星海洋环境动力学国家重点实验室, 杭州;4.华中师范大学 学报编辑部, 武汉;5.武汉大学 测绘遥感与信息工程国家重点实验室, 武汉;6.信阳师范学院 城市与环境科学学院,河南 信阳; 7.武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 |
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摘 要: | 基于Landsat8 OLI传感器数据,用BP人工神经网络模拟水深法和底部反照率独立水深测量算法(bottom albedo-independent bathymetry algorithm,简称B算法)来反演黄河口水深,并与实测水深数据进行比较;然后,基于两种水深反演方法的结果进行了对比分析和适用性评价.发现,用BP神经网络模拟方法提取的水深在近岸水深小于15 m的区域和水深大于15 m的区域,反演结果与实测水深误差较大,变化趋势不一致,实测值与模拟水深值相关系数低;以B算法提取的水深与实测水深误差较小,在趋势上一致,相关系数为0.899;并基于该算法的表现,通过水深遥感制图进一步在实际应用中验证了该水深反演方法.结果表明,底部反照率独立测深算法精度高、效果好,比较适用于黄河口水深探测.
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关 键 词: | 人工神经网络 底部反照率独立水深测量算法 黄河口 水深遥感 Landsat8 OLI |
Comparative study on water depth Remote Sensing in Yellow River Estuary based on BP ANN method and Bottom Albedo-independent Bathymetry Algorithm |
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