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基于随机森林算法与高分观测的太湖叶绿素a浓度估算模型
被引量：
7
1
作者
杭鑫
曹云
+4 位作者
杭蓉蓉
徐萌
霍焱
孙良宵
朱士华
《气象》
CSCD
北大核心
2021年第12期1525-1536,共12页
基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型。结果表明:...
基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型。结果表明:绿光波段(0.52~0.59μm)和红光波段(0.63~0.69μm)是遥感估算叶绿素a浓度的关键波段,与其他波段组合可以定量估算叶绿素a浓度;分季节构建太湖叶绿素a浓度估算模型效果更好,春、夏、秋、冬各季模型的决定系数R 2分别达0.84、0.85、0.96和0.82;太湖叶绿素a浓度夏季最高,秋、春季次之,冬季最低;春、秋和夏季叶绿素a浓度空间变化较明显,而冬季变化不明显,叶绿素a浓度高值区主要集中在西部沿岸区、竺山湖、梅梁湖和部分湖心区。研究表明:随机森林模型可以客观确定遥感反演叶绿素a浓度的有效波段,实现大面积内陆水体叶绿素a浓度的高精度估算。
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关键词
叶绿素A浓度
随机森林模型
高分1号
原位监测数据
太湖
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职称材料
题名
基于随机森林算法与高分观测的太湖叶绿素a浓度估算模型
被引量：
7
1
作者
杭鑫
曹云
杭蓉蓉
徐萌
霍焱
孙良宵
朱士华
机构
江苏省气候中心
中国人民解放军
上海翔竑信息技术有限公司
江苏省常州市气象局
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2021年第12期1525-1536,共12页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1506500)
风云卫星应用先行计划(FY-APP-2021.0403)
江苏省气象局重点科研项目(KZ202003)共同资助。
文摘
基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型。结果表明:绿光波段(0.52~0.59μm)和红光波段(0.63~0.69μm)是遥感估算叶绿素a浓度的关键波段,与其他波段组合可以定量估算叶绿素a浓度;分季节构建太湖叶绿素a浓度估算模型效果更好,春、夏、秋、冬各季模型的决定系数R 2分别达0.84、0.85、0.96和0.82;太湖叶绿素a浓度夏季最高,秋、春季次之,冬季最低;春、秋和夏季叶绿素a浓度空间变化较明显,而冬季变化不明显,叶绿素a浓度高值区主要集中在西部沿岸区、竺山湖、梅梁湖和部分湖心区。研究表明:随机森林模型可以客观确定遥感反演叶绿素a浓度的有效波段,实现大面积内陆水体叶绿素a浓度的高精度估算。
关键词
叶绿素A浓度
随机森林模型
高分1号
原位监测数据
太湖
Keywords
chlorophyll-a concentration
random forest model
GF-1
in-situ monitoring data
Taihu Lake
分类号
P412 [天文地球—大气科学及气象学]
Q938 [生物学—微生物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林算法与高分观测的太湖叶绿素a浓度估算模型
杭鑫
曹云
杭蓉蓉
徐萌
霍焱
孙良宵
朱士华
《气象》
CSCD
北大核心
2021
7
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