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BP神经网络模型在LAI遥感反演中的应用

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提出将BP神经网络与植被冠层辐射传输模型应用到叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反演中.为了获取更加准确的反演结果,从确定最佳BP网络结构的角度出发,研究了网络性能、反演结果与不同网络隐含层层数、隐含层节点数与学习效率之间的关系.试验结果表明:当隐含层为双隐层、节点数为(40,20)、学习速率为0.02时,能够获得最佳的BP网络结构,反演效果也最好.
Application of BP Neural Network Model in LAI Remote Sensing Inversion

leaf area indexBP neural networkPROSAILinversion

张君栋、边璟洋、蘧振超、高华、徐有威

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浙江省测绘科学技术研究院,浙江杭州 311100

浙江信宇时空科技有限公司,浙江杭州 311100

叶面积指数 BP神经网络 PROSAIL 反演

2024

测绘与空间地理信息
黑龙江省测绘学会

测绘与空间地理信息

影响因子:0.788
ISSN:1672-5867
年,卷(期):2024.47(1)
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