[发明专利]基于遗传神经网络模型的叶绿素a遥感反演方法和装置有效
| 申请号： | 202011339597.4 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112666328B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 陈金月;陈水森;王重洋;付娆;李丹;彭咏石;王力;郑琼;姜浩 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院广州地理研究所 |
| 主分类号： | G01N33/18 | 分类号： | G01N33/18;G01N21/25;G01N21/31;G01N21/33;G06N3/12 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 潘桂生 |
| 地址： | 510075 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于遗传神经网络模型的叶绿素a遥感反演方法和装置，通过利用实验区水域的实测叶绿素a浓度和光谱数据，耦合遗传算法和人工神经网络两种机器学习算法，建立用于获取水体叶绿素a浓度的遗传神经网络反演模型，再根据反演模型和光谱数据求算待评估区域叶绿素a浓度的模拟值。由于利用遗传算法改进了人工神经网络在非线性回归过程中的后向反馈，所估算出的叶绿素a浓度更接近全局最优解，叶绿素a浓度预测值与实测值保持了较高的一致性。同时，由于考虑了波段比值、光谱导数等多种敏感性光谱特征，所述遗传神经网络反演模型具有较好的鲁棒性和空间可移植性，非常适合于物质组成和光学特征复杂的浑浊二类水体。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 神经网络 模型 叶绿素 遥感 反演 方法 装置 | ||
【主权项】：
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