期刊在線咨詢(xún)服務(wù)，立即咨詢(xún)
購(gòu)物車(chē)(0)
天然氣微泄漏脅迫下大豆冠層葉綠素含量的高光譜估測(cè)
關(guān)鍵詞：微泄漏 冠層葉綠素含量 分?jǐn)?shù)階微分 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：通過(guò)野外實(shí)驗(yàn)對(duì)天然氣微泄漏脅迫下大豆冠層葉綠素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)進(jìn)行高光譜估測(cè),進(jìn)而根據(jù)CCC的變化信息輔助判斷天然氣微泄漏信息。對(duì)大豆冠層光譜進(jìn)行分?jǐn)?shù)階微分處理,根據(jù)各微分光譜與CCC的相關(guān)性選取敏感波段,構(gòu)建各微分階數(shù)下的多元線性回歸模型和BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià),篩選出天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC高光譜估測(cè)的最優(yōu)模型。通過(guò)對(duì)各模型的精度評(píng)價(jià)可知:基于0.5階微分的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模集R^2為0.914、RMSE為0.241g/m^2、RPD為3.351,驗(yàn)證集R^2為0.873、RMSE為0.294g/m^2、RPD為2.465,在所有模型中,其精度最高、預(yù)測(cè)效果最好,且穩(wěn)定性好。因此,該模型可用于天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC的高光譜估測(cè)。
地理與地理信息科學(xué)雜志要求:
{1}文中圖、表請(qǐng)順序標(biāo)號(hào)，且應(yīng)有名稱(chēng);若系采用于其他資料，請(qǐng)注明資料來(lái)源。
{2}文章格式一般要包括：題目、作者及單位、郵編、內(nèi)容摘要、關(guān)鍵詞、正文、參考文獻(xiàn)等。
{3}作者請(qǐng)自留底稿，1個(gè)月收到采用通知可自行處理。因本刊人手有限，來(lái)稿恕不退還，請(qǐng)多諒解。
{4}題名應(yīng)直接體現(xiàn)論文的要旨，必須與論文的內(nèi)容相吻合。為方便讀者檢索，題名還應(yīng)盡可能包含論文的關(guān)鍵詞，以供二次文獻(xiàn)編制題錄、索引。
{5}順序編碼標(biāo)注制是按引用文獻(xiàn)出現(xiàn)的先后順序，在文獻(xiàn)的著者或成果敘述文字的右上角用方括號(hào)標(biāo)注阿拉伯?dāng)?shù)字編排序號(hào)，并在參考文獻(xiàn)表中按此序號(hào)依次著錄，即將參考文獻(xiàn)反引在文中引用位置。
注：因版權(quán)方要求，不能公開(kāi)全文，如需全文，請(qǐng)咨詢(xún)雜志社
