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清河水库叶绿素a浓度反演模型研究
被引量：
8
1
作者
杨国范
阎孟冬
殷飞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2016年第5期74-78,共5页
针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系...
针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库叶绿素a浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适用于清河水库叶绿素a的反演研究。LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.635提高到0.966,均方根误差从4.83减小到2.67,平均相对误差从16.43%减小到7.21%,利用LS-SVM模型对叶绿素a浓度的反演精度显著提高。
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关键词
遥感影像
最小二乘支持向量机
比值线性回归模型
清河水库
叶绿素A
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职称材料
基于Landsat影像的清河水库总悬浮物浓度反演模型研究
被引量：
2
2
作者
阎孟冬
杨国范
殷飞
《中国农村水利水电》
北大核心
2016年第12期74-78,共5页
为了及时、准确的了解清河水库总悬浮物浓度情况,采用Landsat卫星OLI数据,通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(...
为了及时、准确的了解清河水库总悬浮物浓度情况,采用Landsat卫星OLI数据,通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.686提高到0.88,平均相对误差从3.52%减小到3.16%,利用LS-SVM模型对总悬浮物浓度的反演精度显著提高。
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关键词
最小二乘支持向量机
比值线性回归模型
清河水库
总悬浮物
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职称材料
题名
清河水库叶绿素a浓度反演模型研究
被引量：
8
1
作者
杨国范
阎孟冬
殷飞
机构
沈阳农业大学水利学院
沈阳工学院能源与水利学院
吉林农业科技学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2016年第5期74-78,共5页
基金
辽宁省科学事业公益性研究基金项目(2011005002)
农业部公益性行业科研专项经费项目(200903007)
文摘
针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库叶绿素a浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适用于清河水库叶绿素a的反演研究。LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.635提高到0.966,均方根误差从4.83减小到2.67,平均相对误差从16.43%减小到7.21%,利用LS-SVM模型对叶绿素a浓度的反演精度显著提高。
关键词
遥感影像
最小二乘支持向量机
比值线性回归模型
清河水库
叶绿素A
Keywords
remote sensing image
LS-SVM
ratio of the linear regression model
Qinghe reservoir
chlorophyll-a
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于Landsat影像的清河水库总悬浮物浓度反演模型研究
被引量：
2
2
作者
阎孟冬
杨国范
殷飞
机构
沈阳农业大学水利学院
沈阳工学院能源与水利学院
吉林农业科技学院
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2016年第12期74-78,共5页
基金
辽宁省科学事业公益性研究基金项目"基于MODIS数据玉米覆盖下土壤水分监测研究"(2011005002)
农业部公益性行业科研专项经费项目"北方主要作物抗旱节水综合技术研究与区域示范-辽西北耕地土壤墒情监测及其分布规律研究与应用子课题"(200903007)
文摘
为了及时、准确的了解清河水库总悬浮物浓度情况,采用Landsat卫星OLI数据,通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.686提高到0.88,平均相对误差从3.52%减小到3.16%,利用LS-SVM模型对总悬浮物浓度的反演精度显著提高。
关键词
最小二乘支持向量机
比值线性回归模型
清河水库
总悬浮物
Keywords
LS-SVM
ratio of the linear regression model
Qinghe Reservoir
TSM
分类号
TV213 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
清河水库叶绿素a浓度反演模型研究
杨国范
阎孟冬
殷飞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2016
8
在线阅读
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职称材料
2
基于Landsat影像的清河水库总悬浮物浓度反演模型研究
阎孟冬
杨国范
殷飞
《中国农村水利水电》
北大核心
2016
2
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职称材料
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