自己写的一份 基于Python利用LM算法优化BP神经网络完成数据反演程序

自己写的一份 基于Python利用PSO算法优化BP神经网络完成数据反演程序

基于2016—2018年渤海、黄海和东海7个航次中采集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014—2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图。研究结果显示:采用遥感反射率波段组合建立的反演模型可实现色素浓度的定量反演,建立的模型反演精度较高(R2>0.72)。由卫星反演结果可以看出,浮游植物色素浓度整体呈由近岸向离岸水域递减的趋势,并存在显著的季节变化特征。本文建立的浮游植物色素浓度反演模型,可为深入认识我国近海水体浮游植物种群结构及时空变化规律提供方法支撑。

利用MODIS的L1B数据反演气溶胶的流程如下利用MODIS的L1B数据反演气溶胶的流程如下利用MODIS的L1B数据反演气溶胶的流程如下

劈窗算法，利用landsat OLI热红外数据计算地表温度，大气校正使用的是FLASH

是俄罗斯人开发的二维重磁反演软件，非常实用，操作简单。

matlab图像处理包括数据反演以及其他图像的基础处理，打开文件夹中GUI.m直接运行即可。采用gui界面设计，包括温度叶绿色等的反演以及bp神经网络、贝叶斯算法等图像分类，以及图像旋转等简单操作。由于对fig使用不甚了解，所有界面均直接有代码设计完成。