本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的海面鹽度遙感反演模型

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【摘要】：遙感技術(shù)是準(zhǔn)確獲取各項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)并進(jìn)行大尺度動(dòng)態(tài)模擬與分析的有效手段之一。鹽度作為海洋的一個(gè)重要的物理和化學(xué)參數(shù),研究其分布和變化規(guī)律對(duì)了解海洋自身特性以及海洋在海-氣這一復(fù)雜系統(tǒng)中的作用有著重要意義。本文詳細(xì)闡述了海面鹽度反演的機(jī)理與方法,建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的海面鹽度遙感反演模型,并對(duì)海面鹽度進(jìn)行了大尺度的動(dòng)態(tài)模擬。本文選取典型的河口-近岸海域香港海域?yàn)檠芯繀^(qū),以2014年1月到2014年12月的Landsat-8香港海域的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和2000-2014年香港海域各水質(zhì)參數(shù)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),深入的探討并分析了海面鹽度敏感參數(shù),建立了基于深度學(xué)習(xí)、核嶺回歸和支持向量回歸的海面鹽度反演模型,主要的研究工作及結(jié)論如下:(1)利用2000-2014年14年來(lái)的香港海域水質(zhì)參數(shù)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析了葉綠素a、懸浮固體、總氮、總磷和溫度與海面鹽度之間的Pearson相關(guān)性,選擇相關(guān)性高的總氮、總磷和溫度作為間接反演鹽度的敏感因子。(2)建立了適用于香港海域的各海鹽敏感水質(zhì)參數(shù)的高精度反演模型,對(duì)于總氮,基于敏感波段組合B1-B3的指數(shù)模型精度最高,2R?0.948,對(duì)于總磷,基于B1-B3波段組合三次回歸擬合精度最高,2R?0.945,同時(shí),利用熱輻射傳輸方程建立海表溫度反演模型。(3)根據(jù)研究?jī)?nèi)容的針對(duì)性和研究數(shù)據(jù)的特性,分別建立基于深度學(xué)習(xí)(DNN)、核嶺回歸(KRR)和支持向量回歸(SVR)的海面鹽度反演模型,通過(guò)對(duì)不同模型算法的優(yōu)化和訓(xùn)練,鹽度的反演模型達(dá)到了可觀的精度。通過(guò)對(duì)模型的測(cè)試可知,DNN鹽度模型達(dá)到了好的反演效果,R?0.845,MSE?2.38,MAE?1.126;基于RBF核函數(shù),??0.1,??0.464,KRR模型的精度最高,其中,R?0.851,MSE?2.93,MAE?1.135;基于RBF核函數(shù),C?215,??0.017,SVR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果最佳,模型的精度為R?0.840,MSE?3.043,MAE?1.126。通過(guò)對(duì)不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究和分析發(fā)現(xiàn),通過(guò)輸入敏感因子建立海面鹽度反演模型是可行的,模型都取得了令人滿(mǎn)意的結(jié)果并且結(jié)果可靠。不論是基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DNN模型、還是KRR和SVR等基于核函數(shù)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,除了時(shí)間效率上有明顯不同以外,對(duì)鹽度的反演都取得了很高的精度。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P714.1;P715.7

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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