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梁士英

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：山东科技大学测绘科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金山东科技大学研究生科技创新基金更多>>
相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇反演
  • 1篇预处理
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据反演
  • 1篇数据预处理
  • 1篇水体
  • 1篇浅海
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇工神经网络
  • 1篇海洋环境
  • 1篇TM
  • 1篇ANN
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇山东科技大学
  • 1篇国家测绘局

作者

  • 2篇梁士英
  • 1篇苏循波
  • 1篇朱金山

传媒

  • 1篇国土资源遥感

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
用人工神经网络方法反演水体吸收系数被引量：1
2012年
吸收系数是水体的固有光学参数,是进行水体光学遥感研究的基础。讨论了一种基于人工神经网络(artifi-cial neural networks,ANN)、利用遥感反射比数据反演水体吸收系数的方法。该方法用实测的水体遥感反射比(Rrs)数据集建立BP神经网络,用以反演水体在波长440 nm处的吸收系数(α(440))。实测遥感反射比数据集的80%数据用于训练样本,20%数据用于预测样本。研究结果表明:正确选择神经网络的传递函数、训练函数和隐含层节点个数是至关重要的;用最优的传递函数、训练函数和隐含层节点个数得到的预测结果与实际测量结果的相关系数高达0.978,证明了该方法的可行性。
朱金山梁士英苏循波
关键词：反演
利用TM数据反演浅海水深方法研究
利用遥感技术进行浅海水深反演在航海导航、海洋的规划和管理以及科学研究海洋环境等方面有十分重要的意义。本论文利用TM遥感影像数据进行了浅海水深反演方法的研究。主要完成了以下三个方面的工作：数据预处理、水深模型建立、反演结果...
梁士英
关键词：海洋环境数据预处理
文献传递
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