论文摘要
采用基于机器学习的多层感知机算法,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器获取的瑞利校正反射率数据,对东中国海大型漂浮藻进行遥感自动识别,采用线性混合像元分解来计算大型漂浮藻的覆盖面积,并利用膨胀和侵蚀法进行大型漂浮藻的分布面积计算。利用L8/OLI(Landsat 8/Operational Land Imager)高空间分辨率资料进行验证,结果表明,基于机器学习遥感算法针对GOCI提取的大型漂浮藻覆盖面积,与L8/OLI结果十分接近,R2达到0. 959,平均绝对误差和平均相对误差分别为39. 32 km2和18. 15%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李兆鑫,丘仲锋,李旭文,姜晟,张悦
关键词: 大型漂浮藻,机器学习,地球静止海洋水色成像仪,遥感
来源: 环境监控与预警 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学
专业: 海洋学,环境科学与资源利用
单位: 南京信息工程大学海洋科学学院,江苏省环境监测中心
基金: 国家自然科学基金资助项目(41506200,41576172),国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2017ZX07302-003),2018年太湖水污染治理省级专项基金资助项目(TH2018304),江苏省环境监测科研基金资助项目(1312,1704)
分类号: X87;X55
页码: 46-51
总页数: 6
文件大小: 4339K
下载量: 108
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标签：大型漂浮藻论文; 机器学习论文; 地球静止海洋水色成像仪论文; 遥感论文;