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基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
利用Landsat7ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低. 相似文献
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Kohtaro Hosoda Hiroshi Murakami Akira Shibata Futoki Sakaida Hiroshi Kawamura 《Journal of Oceanography》2006,62(3):339-350
This study compares infrared and microwave measurements of sea surface temperature (SST) obtained by a single satellite. The
simultaneous observation from the Global Imager (GLI: infrared) and the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR: microwave)
aboard the Advanced Earth Observing Satellite-II (ADEOS-II) provided an opportunity for the intercomparison. The GLI-and AMSR-derived
SSTs from April to October 2003 are analyzed with other ancillary data including surface wind speed and water vapor retrieved
by AMSR and SeaWinds on ADEOS-II. We found no measurable bias (defined as GLI minus AMSR), while the standard deviation of
difference is less than 1°C. In low water vapor conditions, the GLI SST has a positive bias less than 0.2°C, and in high water
vapor conditions, it has a negative (positive) bias during the daytime (nighttime). The low spatial resolution of AMSR is
another factor underlying the geographical distribution of the differences. The cloud detection problem in the GLI algorithm
also affects the difference. The large differences in high-latitude region during the nighttime might be due to the GLI cloud-detection
algorithm. AMSR SST has a negative bias during the daytime with low wind speed (less than 7 ms−1), which might be related to the correction for surface wind effects in the AMSR SST algorithm. 相似文献
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本文针对城市交通道路网的特点,根据现实的交通网络,对葫芦岛地区道路网络进行建立及分析。利用ArcGIS中的Geodatabase构建路网数据库,利用节点一弧段数据结构构建空间网络拓扑关系,生成点一弧矢量数据模型表示的道路网络。并实现四种网络分析功能:最佳路径分析、空间查询、追踪分析和缓冲区分析。 相似文献
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基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。 相似文献