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神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。