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- [发明专利]一种粒子群算法改进神经网络反演叶面积指数方法-CN202010329275.5在审
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孟庆岩;王枭轩;魏香琴;杨泽楠
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中国科学院空天信息创新研究院
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2020-04-23
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2020-09-11
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G06N3/02
- 本发明公开了一种粒子群算法改进神经网络反演叶面积指数方法,该方法包括如下步骤：步骤1)基于PROSAIL辐射传输模型，通过输入实测玉米和小麦的叶绿素、太阳高度角、叶面积指数等参数，结合GF‑1卫星的光谱响应函数，分别输出玉米、小麦孕穗期的冠层反射率。步骤2)基于粒子群算法改进神经网络模型，粒子群中每个粒子的位置向量相对应神经网络中起连接作用的权值和阈值个数决定了粒子的维数，用给定训练样本集的神经网络输出误差为适应度函数，神经网络的误差由适应度值表示，误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能。粒子在权值的空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小，改变粒子的速度即更新网络的权值。输入冠层反射率和实测叶面积指数，输出预测叶面积指数值。步骤3)结合预测玉米和小麦叶面积指数值，反演玉米和小麦叶面积指数，并成图，该方法经过GF‑1卫星WFV数据,多模型融合试验，进一步提高了叶面积指数反演精度。
- 一种粒子算法改进神经网络反演叶面积指数方法
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