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基于粒子群神经网络模型反演玉米、小麦叶面积指数
被引量：
5
1
作者
王枭轩
孟庆岩
+2 位作者
张海香
魏香琴
杨泽楠
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期1170-1176,共7页
基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R2均高于0.9,...
基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R2均高于0.9,均方根误差均低于0.196,可满足反演精度的要求。本研究提出的基于高分1号影像的粒子群神经网络模型反演玉米和小麦LAI的方法具有一定的普适性。
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关键词
叶面积
指数
粒子群神经网络
模型
神经网络
模型
植被指数回归模型
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职称材料
题名
基于粒子群神经网络模型反演玉米、小麦叶面积指数
被引量：
5
1
作者
王枭轩
孟庆岩
张海香
魏香琴
杨泽楠
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
昆明理工大学国土资源工程学院
三亚中科遥感研究所
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期1170-1176,共7页
基金
海南省重点研发计划(ZDYF2018231)
四川省科技计划(2018JZ0054)
三亚市院地科技合作项目(2018YD10)
文摘
基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R2均高于0.9,均方根误差均低于0.196,可满足反演精度的要求。本研究提出的基于高分1号影像的粒子群神经网络模型反演玉米和小麦LAI的方法具有一定的普适性。
关键词
叶面积
指数
粒子群神经网络
模型
神经网络
模型
植被指数回归模型
Keywords
leaf area index
particle swarm optimization neural network model
artificial neural network model
vegetation index regression model
分类号
S51 [农业科学—作物学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群神经网络模型反演玉米、小麦叶面积指数
王枭轩
孟庆岩
张海香
魏香琴
杨泽楠
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2019
5
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