English |
首页 / 数据产品 / 文献浏览 / 基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算

基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算

作者：

引用方式

柴琳娜, 屈永华, 张立新, 梁顺林, 王锦地. 基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算. 地球科学进展, 2009, 24(7): 756-768.

文献信息
参考类型 JOUR
标题 基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算
作者 柴琳娜| 屈永华| 张立新| 梁顺林| 王锦地|
副标题 地球科学进展
摘要 叶面积指数LAI是众多气象、环境、农业等模型的关键输入参数。尽管具有多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法的局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传感器数据得到的LAI产品在时间上表现出一定的不连续性,这与自然生长植被的LAI变化规律不能一致。而神经网络在对复杂的、非线性数据的模式识别能力方面具有出色的表现。如在3层神经网络中,只要对隐层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数,就可以用于对任意连续函数进行逼近。对于具有相同植被覆盖类型的同一地点多年的LAI数据,在无自然灾害和人为破坏的前提下,可以构成一个非线性的、连续的时间序列。通过融合MODIS和VEGETATION两种传感器产品,在利用相同植被类型的LAI时间序列来建立自回归神经网络,即NARX神经网络的同时,引入红、近红外和短波红外3个波段上时间序列的反射率以及相应的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角作为NARX神经网络的外部输入变量,并最终达到估算时间序列LAI的目的。验证结果表明,NARX神经网络非常适用于时间序列的LAI估算,并且其预测的LAI比原始的MODIS LAI在时间序列上表现的更连续和平滑。因此,该方法在改进典型植被类型的LAI遥感数据产品质量方面具有一定的应用价值。
呼叫 62-1091/P
日期 2009///
年份 2009
数据库提供者 CNKI
发行编号 07
开始页 756
语言 zh
国际标准书号 1001-8166
网址 http://www.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbName=CJFQ2009&FileName=DXJZ200907013&v=MjY1MDAp5VS%2BzCE1wXSxuB7YzKiPRGeEfg99PrsfZ5hMe0x246sRNBawlES5n27kbhQ=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhaTZwWHVVWVJvTy9iT1dYMFBTMW5jeU9BOW1ITG5oS1JPaldDUU1QQVdlZU1OdHFnPQ==
访问日期 2013/09/21/12:33:46
关键词 Data fusion| Leaf area index| MODIS| NARX neural network| NARX神经网络| Time series| Vegetation| VEGETATION.| 时间序列| 数据融合| 叶面积指数|
PDF 此文献未收录 PDF(如何提交?)

相关数据：