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针对高光谱遥感数据反演叶面积指数(LAI)的问题,提出了基于主成分变换(PCA)的综合反演算法。研究表明,利用变换后的高光谱数据建立的神经网络反演模型具有更好的泛化性,提高了实测数据的反演稳定性和精度,同时加快了反演速度。
一种基于高光谱遥感数据的植被LAI反演算法
【摘 要】
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针对高光谱遥感数据反演叶面积指数(LAI)的问题,提出了基于主成分变换(PCA)的综合反演算法。研究表明,利用变换后的高光谱数据建立的神经网络反演模型具有更好的泛化性,提高了实测数据的反演稳定性和精度,同时加快了反演速度。
【机 构】
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江阴市城市规划信息咨询中心,徐州市贾汪区国土资源局,江苏省地质测绘院
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2016年11期
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