基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型 |
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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 |
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作者姓名: | 江佳乐 刘湘南 刘美玲 毕晓庆 |
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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 |
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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) |
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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。
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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 |
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Abstract: | |
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