小波神经网络在遥感测温数据拟合中的应用研究.pdf

小波神经网络在遥感测温数据拟合中的应用研究是针对遥感技术中温度测量数据处理的一种创新方法。该研究将小波分析与神经网络相结合，构建了一种紧致型小波神经网络，旨在提高数据拟合的精确性，尤其在处理复杂或非线性的遥感测温数据时。 传统的BP（Back Propagation）神经网络虽然在许多领域有广泛应用，但在处理具有噪声和局部特征的测温数据时，其拟合效果可能不尽人意。小波神经网络则通过引入小波母函数，增强了网络对数据细节和局部变化的捕捉能力。小波分析具有多分辨率特性，能够对信号进行时频局部化分析，这对于捕捉遥感图像中的瞬态温度变化和空间分布特性十分有利。 在具体应用中，研究者进行了红沿河核电站的无人机红外测温实验，收集了一组温度数据，并利用小波神经网络进行拟合。通过对实验数据的统计分析，结果显示小波神经网络的拟合误差显著小于BP神经网络，误差控制在0.4℃以内，远优于纯BP网络的拟合效果，这表明小波神经网络在遥感测温数据拟合上的优势。 遥感测温数据拟合的精度对于环境监测、气候变化研究、能源设施安全评估等具有重要意义。例如，在核电站的安全监控中，准确的测温数据能够及时发现潜在的过热问题，防止事故的发生。因此，小波神经网络的这种改进方法为提高遥感数据处理的精度提供了新的思路和技术支持。 此外，该研究还强调了数据建模在遥感领域的关键作用，特别是在深度学习和机器学习技术日益发展的今天。这些先进的建模技术能够处理大量遥感数据，提取有价值的信息，对于提升遥感应用的智能化和自动化水平具有重大价值。 小波神经网络在遥感测温数据拟合中的应用研究展示了将小波分析与神经网络结合的潜力，它不仅提高了数据拟合的准确性，而且为遥感领域的数据处理提供了更高效、更精确的方法，对于未来遥感技术的发展和应用具有积极的推动作用。