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基于機器學習遙感算法的大型漂浮藻面積提取方法研究

摘要:采用基于機器學習的多層感知機算法,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)傳感器獲取的瑞利校正反射率數據,對東中國海大型漂浮藻進行遙感自動識別,采用線性混合像元分解來計算大型漂浮藻的覆蓋面積,并利用膨脹和侵蝕法進行大型漂浮藻的分布面積計算。利用L8/OLI(Landsat 8/ Operational Land Imager)高空間分辨率資料進行驗證,結果表明,基于機器學習遙感算法針對GOCI提取的大型漂浮藻覆蓋面積,與L8/OLI結果十分接近,R2達到0.959,平均絕對誤差和平均相對誤差分別為39.32 km^2和18.15%。

關鍵詞:
  • 大型漂浮藻  
  • 機器學習  
  • 地球靜止海洋水色成像儀  
  • 遙感  
作者:
李兆鑫; 丘仲鋒; 李旭文; 姜晟; 張悅
單位:
南京信息工程大學海洋科學學院; 江蘇南京210044; 江蘇省環境監測中心; 江蘇南京210019
刊名:
環境監控與預警

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:環境監控與預警

環境監控與預警雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:32-1805/X。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于2009年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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