| 基于机器学习遥感算法的大型漂浮藻面积提取方法研究 |
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| 作者姓名： | 李兆鑫 丘仲锋 李旭文 姜晟 张悦 |
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| 作者单位： | 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 |
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| 基金项目： | 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）。 |
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| 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%。
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| 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 |
| 收稿时间： | 2019-08-14 |
| 修稿时间： | 2019-08-28 |
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