基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演

	基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演
	杨虎,郭华东,王长林,李新武,岳焕印
刊名	遥感学报
	2002
期号	6 页码:451-455
关键词	极化雷达积分方程模型 BP神经网络地表参数反演
中文摘要	人工神经网络（Artificial　Neural　Network）是一个由独立处理单元以一定拓扑结构高度连接而成的并行分布式信息处理结构,适于解决各种非线性问题。积分方程（Integrated　Equation　Model）单散射模型可模拟各种地表参数条件下裸露地表后向散射系数。以IEM为基础生成训练数据,用L波段和C波段SIR-C HH,VV极化单散射后向散射系数数据为神经网络输入,通过后向反馈（BP）神经网络模型可同时反演得到裸露地表条件下地表介电常数、地表相关长度和均方根高度等地表参数。
收录类别	CNKI
语种	中文
公开日期	2015-01-05
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34902]
专题	遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	杨虎,郭华东,王长林,李新武,岳焕印. 基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演[J]. 遥感学报,2002(6):451-455.
APA	杨虎,郭华东,王长林,李新武,岳焕印.(2002).基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演.遥感学报(6),451-455.
MLA	杨虎,郭华东,王长林,李新武,岳焕印."基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演".遥感学报 .6(2002):451-455.