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基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型
引用本文:江佳乐,刘湘南,刘美玲,毕晓庆. 基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型[J]. 海洋通报, 2014, 33(3): 333-341
作者姓名:江佳乐  刘湘南  刘美玲  毕晓庆
作者单位:中国地质大学(北京) 信息工程学院,北京100083;中国地质大学(北京) 信息工程学院,北京100084;中国地质大学(北京) 信息工程学院,北京100085;中国地质大学(北京) 信息工程学院,北京100086
基金项目:国家自然科学基金(U0933005);中央高校基本科研业务费专项(2012014)
摘    要:提出了一种基于随机森林反演海盐的算法模型,基于研究海域的实测数据,分析并筛选出与海表盐度敏感性较高的影响因子(总氮、悬浮固体、温度),利用2003-2008年共6期ASTER影像数据,从中提取、计算敏感因子的光谱参数,结合相应实测盐度,作为模型的原始数据集,运用R语言构建随机森林算法对数据进行训练,将训练得到的随机森林用于海表盐度的预测。结果显示,预测值与实测值之间平均相对误差较小,吻合度高,R2均在0.85以上,多数达0.95以上。研究表明,基于多因子参数的随机森林反演海表盐度是可行且高效的。

关 键 词:随机森林  海表盐度  香港海域  ASTER
收稿时间:2013-07-27
修稿时间:2013-09-18

Remote sensing retrieval model of sea surface salinity in Hong Kongwaters based on the randomforest
Abstract:
Keywords:
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