解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
1期
101-106
,共6页
邓正栋%叶欣%关洪军%于德浩
鄧正棟%葉訢%關洪軍%于德浩
산정동%협흔%관홍군%우덕호
径向基神经网络%水深遥感%岱海
徑嚮基神經網絡%水深遙感%岱海
경향기신경망락%수심요감%대해
为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1～4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验.利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比.结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09m,均方根误差为1.45m,反演效果和精度明显好于传统反演模型；与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值.
為提高水深遙感反縯的精度,以Landsat TM1～4波段為數據源,利用已知的水深數據作為訓練樣本,建立RBF神經網絡模型對岱海水深進行反縯試驗.利用實測的水深數據檢驗RBF神經網絡模型的反縯精度,併與傳統反縯模型和BP神經網絡模型進行對比.結果錶明,RBF神經網絡模型反縯的水深與實測水深的決定繫數為0.90,平均絕對誤差為1.09m,均方根誤差為1.45m,反縯效果和精度明顯好于傳統反縯模型；與BP神經網絡模型相比精度也有提高,而且RBF神經網絡模型的參數大多通過訓練學習得到,應用更為便捷,在榦旱內陸的鹹水型湖泊水深遙感反縯中有一定的應用價值.
위제고수심요감반연적정도,이Landsat TM1～4파단위수거원,이용이지적수심수거작위훈련양본,건립RBF신경망락모형대대해수심진행반연시험.이용실측적수심수거검험RBF신경망락모형적반연정도,병여전통반연모형화BP신경망락모형진행대비.결과표명,RBF신경망락모형반연적수심여실측수심적결정계수위0.90,평균절대오차위1.09m,균방근오차위1.45m,반연효과화정도명현호우전통반연모형；여BP신경망락모형상비정도야유제고,이차RBF신경망락모형적삼수대다통과훈련학습득도,응용경위편첩,재간한내륙적함수형호박수심요감반연중유일정적응용개치.
