【摘 要】
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以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法（PLS）对相关性较高的波段进行压缩,
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学教育部绿洲生态重点实验室,新疆大学干旱生态环境研究所,干旱半干旱区可持续发展国际研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目：天山北坡典型流域积雪—冻土水热耦合中融水产流机制研究（41171023）资助, 水利部公益性行业科研专项经费项目：内陆干旱区实施最严格水资源管理关键技术（201301103）资助
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以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法（PLS）对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究。结果表明：当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数（R^2）较高为0.915 9,RMSE为0.04,相对误差为0.23。与传统偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（PCA）建模方法相比,精度较高,所建
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