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用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型
第 24 卷第 2 期 2003 年 3 月
环境科学 ENVIRONM ENT AL SCIENCE
V ol. 24, N o. 2 M ar. , 2003
用 TM 影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型
王建平1, 程声通1 , 贾海峰1, 王志石2, 邓宇华2( 11
门大学科技学院, 澳门) 摘要: 利用人工神经网络技术进行了湖泊水色遥感的反演研究, 在同步实验的基础上了构造了包含一个隐含层的 BP 神经网络模型, 利用 T M 卫星影像反演悬浮物、 CODMn、溶解氧、总磷、总氮和叶绿素浓度. 反演精度较高, 相对误差基本在 25% 以下, 同时分析了该人工神经网络反演模型的误差来源, 改进措施以及应用前景. 研究表明, 在进行小规模的同步监测的基础上, 此模型可用于湖泊水质调查、分析和评价. 关键词: 人工神经网络; 环境遥感; 水色遥感; 反演; 湖泊
中图分类号: P237; X 87 文献标识码: A 文章编号: 0250 -3301( 2003) 02 04 - -0073
清华大学环境科学与工程系, 北京
100084; 21 澳
An Artificial work Model for Lake Color Inversion Using TM Imagery
i Wang Jianping 1 , Cheng Shengt ong 1 , Jia Haif eng 1 , Wang Zhishi2 , T ang U Wa2 ( 11 Department o f Envronmental Science and Engineer ing , T singhua U niversity, Beijing 100084, China; 21 Faculty of Science and T echnology , U niversity of M acao, China) Abstract: T he technology o f artificial work was used for inversing water quality parameters from T M imagery data in the paper in order to study w ater quality and eutrophic status of lake. On the basis of satellite synchronous mo ni toring ex periment, a BP wor k model was co nstructed, in w hich concentr at ions of SS, CODMn, DO, T N , T P and chlo a were inv ersed from Landsat T M data and the accuracy of which was good, the r elativ e error of w hich could be controlled belo w 25% . M or eover, the reasons of simulating err or, w ays o