基于神经网络技术的多因子遥感水深反演模型  

Study of the water depth retrieval based on artificial neural network

作　　者：梁志诚[1] 黄文骞[1] 杨杨 张洋洋[1] 

机构地区：[1]海军大连舰艇学院海洋测绘科学与工程系 [2]海军91039部队

出　　处：《测绘工程》2012年第4期17-21,共5页Engineering of Surveying and Mapping

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40371097)

摘　　要：采用动量BP人工神经网络方法,研究影响多光谱遥感水深反演的各种因素,概括出主要的影响因素,即:泥沙与叶绿素,通过在网络输入端加入泥沙参数因子与叶绿素参数因子,对神经网络进行训练,对大连湾的水深进行反演,取得较好的效果。Uses Artificial Neural Network method （ANN） to retrive water depth. Study on the factors that influence the retriving technology. Conclude the primary two factors： bedload and chlorophyl. Then add bedload and chlorophyl parameters to the input range, train the net, and retrive water depth of Dalian Gulf with the trained net. The result is good.

关 键 词：神经网络 水深反演 泥沙 叶绿素 

分 类 号：O433.1[机械工程—光学工程] P237[理学—光学]