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基于遗传BP神经网络算法的主被动遥感协同反演土壤水分 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于遗传神经网络算法的主被动遥感协同反演地表土壤水分的方法.首先,建立一个BP神经网络,并采用遗传算法对BP网络的节点权值进行了优化.然后分别将TM数据(TM3,TM4,TM6)、不同极化和极化比的(VV,VH,VH/VV)ASAR数据作为神经网络的输入,土壤水分含量作为网络的输出,用部分实测数据对网络进行训练并反演得到研究区土壤水分布图.最后,利用地面实测数据分别对遗传神经网络优化算法的有效性和主被动遥感协同反演的效果进行了验证,结果表明,新优化算法是有效可行的,且TM和ASAR协同反演的结果比两者单独反演的结果明显要好,体现了主被动遥感协同反演土壤水分的优势与潜力. 相似文献
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森林冠层氮含量遥感估算 总被引:2,自引:0,他引:2
使用高光谱数据估算叶片与冠层尺度的森林氮含量.首先采用基于高斯误差函数的BP神经网络Erf-BP建立叶片尺度氮含量的遥感估算模型;其次根据几何光学模型原理,推导冠层光谱与叶片光谱的尺度转化函数,将Hy-perion影像的冠层光谱转换到叶片尺度并反演叶片尺度的氮含量;最后,利用森林结构参数LAI得到研究区域冠层尺度氮含量.结果表明,隐含层包含8个神经元的Erf-BP模型最优,检验精度为76.8597%;利用尺度转化函数估算670 nm和865 nm冠层光谱与实测光谱决定系数为0.5203和0.4117;反演叶片尺度氮含量与实测数据的决定系数为0.7019;该方法为高精度快速估算叶片和冠层尺度森林氮含量提供参考. 相似文献
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凌云 《微电子学与计算机》2012,29(10):47-50
针对物联传感网络由于数据类型不一致造成散粒噪声.提出一种物联传感网络散粒噪声过滤的自适应线性权值算法.提取物联传感网络散粒噪声特征参数,对上述参数进行线性变换,获取噪声关联特征参数自适应线性权值,完成物联传感网络散粒噪声过滤.实验表明,该算法能够有效过滤物联传感网络中的散粒噪声,取得了令人满意的结果. 相似文献
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研究了应用于目盲探测器的高Al组分Si掺杂n型Al0.6Ga0.4N与两层金属层Ti(20nm)/Al(100nm)之间的欧姆接触.在制作金属电极前用煮沸王水对样片进行表面预处理,会属制作后再在N2氛了围中做快速热退火处理.使用高精度XRD测试样品表面特性,并对不同温度下的情况进行比较.样品的比接触电阻率是用环形传输线模型通过Ⅰ-Ⅴ测试得到.670℃下90s退火得到最优ρc为3.42×10-4n·cm2.将该处理方法应用到实际的背照式AlGaN p-i-n日盲探测器中,探测器的光谱响应度和反向特性等参数得到很大的优化. 相似文献
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