基于机器学习遥感算法的大型漂浮藻面积提取方法研究

• 作者: 丘仲锋 姜晟 张悦 李兆鑫 李旭文
• 来源期刊: 环境监控与预警
• 学科: 地球科学
• 关键词: 大型漂浮藻 机器学习 地球静止海洋水色成像仪 遥感
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究进展
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: X87
• 字数: 4600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.16746732.2019.05.008

摘要

采用基于机器学习的多层感知机算法,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器获取的瑞利校正反射率数据,对东中国海大型漂浮藻进行遥感自动识别,采用线性混合像元分解来计算大型漂浮藻的覆盖面积,并利用膨胀和侵蚀法进行大型漂浮藻的分布面积计算.利用L8/OLI(Landsat 8/Operational Land Imager)高空间分辨率资料进行验证,结果表明,基于机器学习遥感算法针对GOCI提取的大型漂浮藻覆盖面积,与L8/OLI结果十分接近,R2达到0.959,平均绝对误差和平均相对误差分别为39.32 km2和18.15％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丘仲锋	南京信息工程大学海洋科学学院	23	65	3.0	7.0
2	姜晟		38	299	12.0	16.0
3	李旭文		63	513	14.0	20.0
4	张悦		14	37	4.0	5.0
5	李兆鑫	南京信息工程大学海洋科学学院	2	0	0.0	0.0