基于人工神经网络的叶面积指数反演任务书

 2022-04-27 08:04

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

前言:

叶面积指数(LAI)是水土保持定量评价的重要指标,对于土壤侵蚀的检测评估具有重要的意义。以南京市Landsat 8 OLI多光谱影像数据和LAI实测数据为基础,建立隐含层为1层和2层的两种神经网络反演模型,对比分析两种模型的反演精度,旨在为基于BP神经网络的LAI反演模型的建模工作提供借鉴与参考。

实验数据采集预处理:

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]任海,彭少麟. 鼎湖山森林群落的几种叶面积指数测定方法的比较[J]. 生态学报,1997,02:110-113.

[2]林杰,张金池,顾哲衍,等. 基于叶面积指数的植被覆盖管理措施因子C的遥感定量估算[J]. 林业科学,2013,02:86-92.

[3]杨勤科,罗万勤,马宏斌,等. 区域水土流失植被因子的遥感提取[J]. 水土保持研究,2006,05:267-268 271.

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