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XGBoost算法在多光谱遥感浅海水深反演中的应用
被引量：
9
1
作者
胡鹏
赵露露
+1 位作者
高磊
朱金山
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期83-89,共7页
在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模...
在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模型,研究了XGBoost算法用于水深反演的性能。以决定系数(R^(2)),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,并与3种传统线性回归模型进行了对比分析。结果表明,XGBoost非线性水深反演模型的R~2、MSE和MAE分别为0.991、0.33m和0.44m,拟合程度最好,精度优于线性回归模型。为进一步探究各模型在不同水深的反演精度,将水深范围分成3段(0~8 m,8~15 m,15~25 m)分别进行精度验证和误差分析。结果表明,XGBoost模型在各分段的精度均优于线性回归模型,MSE依次为0.56 m,0.14 m和0.43 m。可见,在单一底质区域下XGBoost模型的水深反演精度更高,且反演效果更稳定。
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关键词
光学浅海水深反演
XGBoost算法
非线性回归模型
底质类型
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职称材料
题名
XGBoost算法在多光谱遥感浅海水深反演中的应用
被引量：
9
1
作者
胡鹏
赵露露
高磊
朱金山
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
地理信息工程国家重点实验室
自然资源部海洋测绘技术重点实验室
出处
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期83-89,共7页
基金
地理信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(SKLGIE2017-Z-3-3)
国家重点研发计划课题(协作)-极区海域水声环境观测与声场特性研究(2018YFC1405903)
测绘地理信息公益性行业科研专项(201512034)。
文摘
在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模型,研究了XGBoost算法用于水深反演的性能。以决定系数(R^(2)),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,并与3种传统线性回归模型进行了对比分析。结果表明,XGBoost非线性水深反演模型的R~2、MSE和MAE分别为0.991、0.33m和0.44m,拟合程度最好,精度优于线性回归模型。为进一步探究各模型在不同水深的反演精度,将水深范围分成3段(0~8 m,8~15 m,15~25 m)分别进行精度验证和误差分析。结果表明,XGBoost模型在各分段的精度均优于线性回归模型,MSE依次为0.56 m,0.14 m和0.43 m。可见,在单一底质区域下XGBoost模型的水深反演精度更高,且反演效果更稳定。
关键词
光学浅海水深反演
XGBoost算法
非线性回归模型
底质类型
Keywords
optical shallow water depth inversion
XGBoost algorithm
nonlinear regression model
sediment type
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
XGBoost算法在多光谱遥感浅海水深反演中的应用
胡鹏
赵露露
高磊
朱金山
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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