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摘要
由于渤海湾水质光学性质复杂,使用传统线性叶绿素浓度反演方法进行反演时的精度不高。为提高渤海湾叶绿素浓度的反演精度,利用2012年4月渤海湾的表层叶绿素浓度实测数据和GOCI同步遥感反射率数据,建立了渤海湾叶绿素浓度反演的BP神经网络模型,并与GOCI的3种叶绿素浓度业务算法(OC2算法、OC3G算法和YOC算法)进行比较。结果表明,在渤海湾GOCI 3种业务算法的标准误差均大于1,决定系数均小于20%;BP神经网络算法的标准误差为0.615 4,决定系数为89.98%,且反演的叶绿素浓度分布与实测值的分布趋势一致,反演的精度高于GOCI传统业务算法。因此该BP神经网络模型可用于反演春季渤海湾表层叶绿素浓度,且反演精度比GOCI业务反演算法精度高。
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