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基于RBF模型的太湖北部叶绿素a浓度定量遥感反演
摘要：
叶绿素a是水体中最重要的生物量指标，因此在生态环境保护、水资源管理和水生生态学分析等领域中有着重要的应用价值。遥感技术已成为叶绿素a浓度定量反演的重要手段之一，而RBF模型则是其中较为优秀的一种，具有不需要假设反演模型等优点。本文针对太湖北部叶绿素a浓度的遥感反演问题，首先介绍了基于RBF模型的理论基础及算法流程，然后结合太湖北部的遥感数据，分析了RBF模型在叶绿素a浓度反演中的应用效果。实验结果表明，基于RBF模型的叶绿素a浓度反演能够准确地反演出叶绿素a浓度，有效地提高了水体叶绿素-a的浓度反演效果。
关键词：RBF模型；遥感反演；叶绿素a浓度；太湖北部。
一、引言
叶绿素-a是水体中最重要的生物量指标之一，是研究水域生态和水质状况的重要数据源。叶绿素-a浓度反演是许多水生环境研究的重要任务，具有广泛的应用价值。传统的实地采样方法需要大量的人力和物力，研究时间长，且难以满足大面积覆盖的需求。另一方面，遥感技术以其高效、经济、及时的优势，为叶绿素-a浓度反演提供了一种快捷有效的手段。
RBF模型是一种基于层次聚类分析和径向基函数的数据处理方法，适用于分类、回归等数据挖掘和模式识别领域。在遥感数据处理中，RBF模型已被广泛应用于各种反演问题，包括地物分类、土地利用/覆盖变化监测和湖泊悬浮物、叶绿素-a浓度反演等。
本文针对太湖北部叶绿素-a浓度遥感反演问题，介绍了RBF模型的理论基础与算法流程，分析了RBF模型在太湖北部叶绿素-a浓度反演中的应用效果，并进行实验验证。
二、RBF模型的理论基础和算法流程
1.RBF模型的理论基础
径向基函数网络（RBF）是一种基于局部基函数的前向神经网络，它的实质是一种多层前向网络。RBF模型是由前馈神经网络进化而来，其输入层向隐藏层中输出层进行传递，输出层直接完成目标值的预测。
径向基函数是一种单元函数，它的输出函数与输入变量之间的距离有关。常见的径向基函数有高斯函数、多项式函数、逆余弦函数等。在RBF网络中，隐藏层是由一组径向基函数和它们的加权因子组成的。RBF模型将整个待学习的系统映射到由径向基函数定义的高维特征空间下，通过非线性变换，使原参数具备更好的线性可分性。
2.RBF模型的算法流程
RBF模型的算法流程主要包括数据预处理、网络初始化、获得径向基函数、训练网络和输出预测结果等步骤。
数据预处理:对于输入数据，有时需要进行标准化处理，即将每个特征的值归一化为0到1之间的范围。
网络初始化：模型的参数需要进行初始化，主要包括隐层节点数、径向基函数的个数和它们各自的参数等。
获得径向基函数:通过聚类算法或自适应学习算法获得径向基函数，确定径向基函数个数。
训练网络：通过将预测值与实际值进行比较，不断调整网络中的参数，获得更合理的拟合结果。
输出预测结果：通过网络的输出层，获取预测结果，得到整个模型的预测精度。
三、基于RBF模型的太湖北部叶绿素-a浓度定量遥感反演
1.实验数据介绍
本文选取太湖北部的卫星遥感数据进行研究，主要数据包括2019年5月~6月的Fv/Fm数据、MODIS时间序列的叶绿素-a数据、2019年7月的叶绿素-a野外样本观测数据和SoilandWaterAssessmentTool气象数据。其中Fv/Fm数据作为水体光合能力指数，MODIS时间序列数据是指遥感影像反演图像中的时间序列，旨在提高反演精度和空间分辨率，野外样本观测数据是标准值，气象数据用于改进预处理中的水质背景值的改进。
2.实验流程
（1）数据预处理
通过对数据进行预处理，获得满足建模需求的数据，包括去除异常值、归一化（[0,1]的线性范围）以及获取区域叶绿素-a浓度与气象数据关系，改进水质背景值等。
（2）获得径向基函数
对已处理的数据进行聚类分析，获得区域内的径向基函数形态和中心，节约计算和提高拟合精度。
（3）训练网络
通过已经确定的径向基函数建立RBF网络、确定网络的各参数，以模拟网络的输入和输出间的映射关系。
（4）预测和评估
在RBF网络的拟合机制下，使用由原始卫星遥感数据反演所得的叶绿素-a浓度值与获得的样本数据结果进行对比验证，计算RBF模型的精度和误差。
3.实验结果分析
本文将RBF模型在太湖北部的叶绿素-a浓度定量遥感反演中进行了实验验证，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，基于RBF模型的太湖北部叶绿素-a浓度定量遥感反演能够准确地反演出叶绿素-a浓度，具有较高的精度。
另外，本文还对RBF模型的参数影响因素进行了实验分析，发现隐藏层节点数、径向基函数的个数和参数等对模型精度都有较大的影响。同时，从实验结果来看，局部聚类分析的关键参数也对精度有较大的影响，需要根据具体情况进行调整。
四、结论
本文针对太湖北部叶绿素-a