基于WorldView-02高分影像的BP和RBF神经网络遥感水深反演
郑贵洲
乐校冬
王红平
花卫华
1.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉,4300742.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉,4300743.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉,4300744.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉,430074
摘要：遥感水深反演是水深测量的一种重要技术和手段.以美济礁水深反演为例,选择WorldView-02高分影像为数据源,在辐射定标和大气校正的基础上,构建BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)人工神经网络水深反演模型,以遥感影像8个波段为输入层,通过tansig、logsig、高斯函数和purelin函数变换实现从输入层到隐含层、隐含层到输出层的转换,以便反演水深.最后对反演水深与实测水深采用回归分析,求解决定系数(coefficient of determination,R 2)、平均决定误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)等进行比较,评价2种模型的精度.结果表明,RBF神经网络模型结构更简单,对样本要求更低,反演精度达到0.995,更适合遥感水深反演.
关键词：遥感WorldView-02水深反演BP神经网络RBF神经网络
分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 2345-2353 )
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