基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演

编号 zgly0001595574

文献类型 期刊论文

文献题名 基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演

作者 包刚  覃志豪  周义  包玉海  辛晓平  红雨  海全胜 

作者单位 呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站  内蒙古师范大学内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室  南京大学国际地球系统科学研究所  内蒙古师范大学生命科学与技术学院  包头师范学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2012年02期

年份 2012 

分类号 S812  TP79 

关键词 高光谱数据  RBF神经网络  草地叶面积指数  反演 

文摘内容 基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究。PCA结果表明,前9个主成分的累积贡献率达到了99.782%,能包含原光谱数据的绝大部分信息。将120组LAI及相应的9个主成分样本数据随机分为校正集数据(90组)和预测集数据(30组),分别用于神经网络模型的建立和LAI的预测。所构建的神经网络模型的模拟结果表明,RBF神经网络模型对校正集样本的模拟准确率达到100%(RMSE=0.009 6,R2=0.999);预测集样本的实测LAI和模拟LAI之间的均方误差和决定系数分别为0.218 6和0.839,取得了较好的模拟效果,有效提高了传统的多元线性回归方程(RMSE=0.416 5,R2=0.570)的计算精度。