摘要
文中针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,构建了基于波段比值参数的PSO-BP内陆水体叶绿素a浓度估算模型。选择特征波段比值作为BP神经网络输入变量,借助PSO算法优化了BP网络的初始连接权值和阈值,利用机载的CASI高光谱数据进行了相关试验,分析了PSO-BP模型的估算精度。结果表明:(1)PSO-BP模型测试集的决定系数R2为0.87,均方根误差RMSE为2.27 ug/L;(2)与直接以波段反射率为参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了1.93 ug/L;与波段比值为输入参数的BP模型相比,该模型的均方根误差降低了0.64 ug/L。
矿山测量 
2018年第03期 
