基于人工神经网络的海水漫射衰减系数的遥感反演方法* (2007年)

利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法。该人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构为输入层有4个节点，它们分别对应4个波段443.490，555，665nm的遥感反射比，隐含层有10个节点，输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490.利用另一独立的现场测量数据集（CQAsTLOOc）印证该反演算法的性能。结果表明，该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeawiFs算法，略好于Lee等人的半分析算法。