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面向GF-1 WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究
叶绿素a 随机森林 BP神经网络 GF-1 WFV
2020/1/6
叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型,利用地面采样数据,结合GF-1 WFV光谱响应函数,选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法,构建了叶绿素a浓度反演模型;并根据验证数据与实测值之间的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现,随机森林模型的R2为0.895,RMS...