Application of BP neural network model with fuzzy optimization in retrieval of biomass parameters.

Chen ShouYu; Guo Yu

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Application of BP neural network model with fuzzy optimization in retrieval of biomass parameters.

机译：模糊优化的BP神经网络模型在生物量参数检索中的应用。

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The retrieval of the biomass parameters from active/passive microwave remote sensing data (10.2 GHz) was performed based on an iterative inversion of BP neural network model with fuzzy optimization. The BP neural network was trained by a set of the measurements of active and passive remote sensing and the "ground truth" data versus "day of year" during growth. Once the network training was completed, the model could be used to retrieve the temporal variations of the biomass parameters from another set of observation data. The model was used in weights and microwave observation data of wheat growth in 1989 to retrieve changes in biomass parameters wheat grown on this year. The retrieved biomass parameters corresponded well with the real data of growth which shows that the BP model is scientific and sound..

机译：基于BP神经网络模型的迭代反演和模糊优化，从主动/被动微波遥感数据（10.2 GHz）中检索生物量参数。 BP神经网络通过一系列主动和被动遥感测量以及在生长期间相对于“一年中的一天”的“地面真相”数据进行了训练。一旦网络训练完成，就可以使用该模型从另一组观测数据中检索生物量参数的时间变化。该模型被用于1989年小麦生长的权重和微波观测数据，以检索今年种植的小麦生物量参数的变化。检索到的生物量参数与实际生长数据吻合良好，表明BP模型是科学合理的。

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来源
《Agricultural Science & Technology Newsletter》 |2005年第2期|共5页
作者
Chen ShouYu; Guo Yu;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类农业科学;
关键词
biomass; growth; mathematical models; neural networks; optimization; precision agriculture; remote sensing; temporal variation; wheat;

机译：生物量;增长;数学模型;神经网络;优化;精确农业;遥感;时间变化;小麦;

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机译：作者：郝建军，王建华，煤矿安

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