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顾及地理特征的湖泊叶绿素a浓度反演
1
作者
蓝歆玫
付晗筱
+2 位作者
万铠通
季文玉
张兵
《海洋测绘》
北大核心
2025年第3期69-73,共5页
针对湖泊叶绿素a浓度反演受实测数据数量限制和空间分布异质性现象,设计了融合地理特征的支持向量机回归模型(support vector machine regression models incorporating geographic features,LLA-SVR)反演叶绿素a的浓度。利用Landsat-8...
针对湖泊叶绿素a浓度反演受实测数据数量限制和空间分布异质性现象,设计了融合地理特征的支持向量机回归模型(support vector machine regression models incorporating geographic features,LLA-SVR)反演叶绿素a的浓度。利用Landsat-8在青藏高原湖泊群进行实验,大幅提高了反演的结果的准确性,并且为了验证模型的普适性,选择了东北地区湖泊群和辽东半岛近岸海域进行验证,两个研究区实验反演结果决定系数均达到90%以上。实验结果表明:LLA-SVR模型在小样本的情况下,能够准确反演湖泊群和近岸海域叶绿素a的浓度。
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关键词
水质监测
叶绿素a浓度反演
支持向量机回归
地理特征
近岸海域
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题名
顾及地理特征的湖泊叶绿素a浓度反演
1
作者
蓝歆玫
付晗筱
万铠通
季文玉
张兵
机构
海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系
辽宁
工程技术
大学
测绘与
地理
科学学院
辽宁工程技术大学地理信息服务协同创新研究院
出处
《海洋测绘》
北大核心
2025年第3期69-73,共5页
基金
国家自然科学基金(42204031)
中国博士后科学基金(2022MD723791)。
文摘
针对湖泊叶绿素a浓度反演受实测数据数量限制和空间分布异质性现象,设计了融合地理特征的支持向量机回归模型(support vector machine regression models incorporating geographic features,LLA-SVR)反演叶绿素a的浓度。利用Landsat-8在青藏高原湖泊群进行实验,大幅提高了反演的结果的准确性,并且为了验证模型的普适性,选择了东北地区湖泊群和辽东半岛近岸海域进行验证,两个研究区实验反演结果决定系数均达到90%以上。实验结果表明:LLA-SVR模型在小样本的情况下,能够准确反演湖泊群和近岸海域叶绿素a的浓度。
关键词
水质监测
叶绿素a浓度反演
支持向量机回归
地理特征
近岸海域
Keywords
water quality monitoring
inversion of chlorophyll a concentration
support vector machine regression
geographical feature
coastal waters
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
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1
顾及地理特征的湖泊叶绿素a浓度反演
蓝歆玫
付晗筱
万铠通
季文玉
张兵
《海洋测绘》
北大核心
2025
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