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基于机器学习遥感算法的大型漂浮藻面积提取方法研究

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 km^2和18.15%。

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  
作者:
李兆鑫; 丘仲锋; 李旭文; 姜晟; 张悦
单位:
南京信息工程大学海洋科学学院; 江苏南京210044; 江苏省环境监测中心; 江苏南京210019
刊名:
环境监控与预警

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:环境监控与预警

环境监控与预警杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:32-1805/X。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2009年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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