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基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型.通过IDL(interactive data language)实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度.比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高(R2=0.81).研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
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基于Kriging和Cokriging方法的黄河三角洲土壤盐渍化评价简 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业可持续发展和生态系统良性循环的主要环境问题之一,掌握盐渍化土壤的空间分布规律对于因地制宜地制定盐渍土改良措施具有重要指导意义。本文在土壤盐渍化野外调查和对土壤样品含盐量实验分析的基础上,采用普通克里格和协同克里格两种方法对研究区土壤含盐量的空间分布情况进行了估算。结果表明,加入协变量的协同克里格模型可以普遍提高对含盐量估算的精度,而模型中主变量对各协变量的敏感度不一。从对含盐量计算精度提高的程度来说,各协变量依次为：Ph值>有机质>Cl-离子>高程值。通过插值得到的不同深度土壤含盐量分布图,为分析黄河三角洲土壤盐渍化的空间分布与变异特征,以及当地的盐渍化土壤治理和生态环境保护提供科学基础。 相似文献
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土壤盐渍化是当今土地退化和荒漠化的主要形式之一,不仅严重制约农业和经济的发展,并且对生态环境和人类生存造成威胁。本研究以新疆于田绿洲为研究区,利用四极化PALSAR(Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)数据后向散射系数,土壤含水量,土壤pH值以及土壤盐分实测值,采用多元线性回归模型、地理加权回归模型和BP神经网络模型,以土壤含盐量作为因变量建立了定量反演模型。从土壤盐分反演结果图可以看出,反演结果与地面实地考察结果基本一致。经过模型验证得知,3层BPANN模型的均方根误差RMSE=0.99,平均相对误差MRE=0.31,模型性能指数RPD=5.34,其模型预测能力优于前2种传统模型。本文建立的神经网络模型无需考虑复杂的介电常数,在一定程度上能够满足土壤盐渍化监测的需要,促进PALSAR数据在土壤盐渍化监测中的应用。 相似文献
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为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。 相似文献
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土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业可持续发展和生态系统良性循环的主要环境问题之一,掌握盐渍化土壤的空间分布规律对于因地制宜地制定盐渍土改良措施具有重要指导意义。本文在土壤盐渍化野外调查和对土壤样品含盐量实验分析的基础上,采用普通克里格和协同克里格两种方法对研究区土壤含盐量的空间分布情况进行了估算。结果表明,加入协变量的协同克里格模型可以普遍提高对含盐量估算的精度,而模型中主变量对各协变量的敏感度不一。从对含盐量计算精度提高的程度来说,各协变量依次为:Ph值有机质Cl-离子高程值。通过插值得到的不同深度土壤含盐量分布图,为分析黄河三角洲土壤盐渍化的空间分布与变异特征,以及当地的盐渍化土壤治理和生态环境保护提供科学基础。 相似文献
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《科技通报》2018,(11)
以广东省肇庆市高要区为典型研究区,实地采集53个土壤样品。首先,在野外利用地物光谱仪测量土壤的光谱反射率,然后将土壤样本带回实验室并测定土壤中砷(As)、铜(Cu)元素的含量;其次,对土壤光谱数据进行预处理和数学变换;最后,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属含量的高光谱反演模型。结果表明,土壤As含量的最佳估测模型是基于反射率倒数对数的一阶微分特征波段与土壤As含量实测数据构建的偏最小二乘模型,建模的决定系数R~2为0.75,均方根误差RMSE值为0.9425,验证R~2达到了0.79,RMSE值为0.8318,相对分析误差RPD为2.303,符合RPD2的要求,模型具备了估算土壤As元素含量的能力。土壤重金属Cu与反射率对数的一阶微分构建的模型拟合效果最好,建模R~2为0.80,RMSE值为2.1360,验证R~2达到了0.79,RPD为2.304,模型具备了估算土壤Cu元素含量的能力。 相似文献
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通过对知识产权质押融资过程中的风险因素进行分析,运用人工神经网络BP算法建立BP神经网络模型对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行研究,结果显示BP神经网络对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行评价具有较高的精度.BP神经网络模型可以成为科技型中小企业进行知识产权质押融资风险评价的一种有效的方法. 相似文献
8.
基于BP神经网络的管道中泥浆输运模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP人工神经网络是神经网络中应用最广泛的一种同络模型,本文详细介绍了BP网络模型的建立和算法过程及一些改进算法.利用BP神经网络建立管道泥浆输运中阻力与泥浆浓度和流速之间关系的预测模型.验证表明,运用BP神经网络模型可以建立精度较高的非线性动力关系. 相似文献
9.
文章介绍了人工神经网络的两个重要的模型:径向基函数(RBF)网络和BP网络,在函数逼近方面对RBF网络和BP网络进行了比较、研究,通过实际的例子应用Matlab 进行了仿真. 相似文献
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建立了基于遗传算法的大坝变形监测人工神经网络模型,并将模型应用于大坝纵向水平位移观测数据分析和预测,取得了良好的拟合效果和预测精度。为了比较GA—BP监测模型的优劣,利用BP人工神经网络模型对大坝纵向水平位移进行了分析,通过对比拟合结果和误差,得出了利用遗传算法优化大坝变形监测人工神经网络模型可以提高拟合效果和减小误差的结论。 相似文献