| MODIS时序影像的福建近岸叶绿素a浓度反演 |
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| 作者姓名： | 张明慧 苏华 季博文 |
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| 作者单位： | 福州大学, 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心, 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州 350116,福州大学, 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心, 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州 350116,福州大学, 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心, 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州 350116 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.41601444,41630963）;福建省自然科学基金（No.2017J01657）;海西政务大数据应用协同创新中心资助（No.2015750401）;中央引导地方科技发展专项（No.2017L3012） |
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| 摘 要： | 叶绿素a(Chl-a)浓度是可以直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价近岸水体的富营养化程度.为有效监测福建近岸水域中的叶绿素a浓度变化,本文利用MODIS时间序列影像数据,采用适用于小样本数据的机器学习方法随机森林(Random Forest, RF)和传统的特征波段比值(Band Ratio, BR)方法,结合时序浮标观测数据,在浮标观测站点有限的情况下,采用"以时间连续补空间稀疏"的建模策略,分别对福建近岸不同时相叶绿素a浓度进行遥感反演,并对反演结果进行验证与分析.结果显示RF、BR两种方法反演的均方根误差(RMSE)分别为0.49、0.52μg·L~(-1),平均绝对百分比误差(MAPE)分别为37.50%、50.20%,平均决定系数(R~2)分别为0.87、0.21.可见,基于MODIS时序影像的RF模型可较准确估测福建近岸叶绿素a浓度,且精度优于BR模型.在近岸水环境普遍恶化且浮标观测站点有限的情况下,本研究可提供一种有效监测叶绿素a浓度的方法,有利于福建近岸水环境(如赤潮)的遥感监测.
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| 关 键 词： | 福建近岸 叶绿素a浓度 MODIS 随机森林 特征波段比值 |
| 收稿时间： | 2018-06-13 |
| 修稿时间： | 2018-08-30 |
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