【摘 要】
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利用2007-11-08~2007-11-21 14 d时间对太湖74个样点进行了水质取样分析和波谱实测。在分析水体固有光学特性的基础上,确定了CDOM浓度遥感反射比的敏感波段,建立了湖泊水体CD
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40571110,40701136);国家科技支撑计划资助项目(2008BAC34B05);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CX08B_015Z);南京师范大学研究生优秀学位论文培育计划资助项目(181200000220)
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利用2007-11-08~2007-11-21 14 d时间对太湖74个样点进行了水质取样分析和波谱实测。在分析水体固有光学特性的基础上,确定了CDOM浓度遥感反射比的敏感波段,建立了湖泊水体CDOM浓度反演的神经网络模型。结果表明,隐含层节点数为10的神经网络模型在各神经网络模型中效果最佳。利用验证样本对神经网络模型和其他算法模型进行误差分析,发现神经网络模型更适用于湖泊水体。
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