基于红边参数与PCA的GA-BP神经网络估算叶绿素含量模型

编号 zgly0000803443

文献类型 期刊论文

文献题名 基于红边参数与PCA的GA-BP神经网络估算叶绿素含量模型

作者 李永亮  张怀清  林辉 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091  中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 

母体文献 林业科学 

年卷期 2012(9)

页码 22-29

年份 2012 

分类号 S711 

关键词 红边参数  GA-BP神经网络  叶绿素含量  模型 

文摘内容 利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明: 6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。