【摘 要】
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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
【机 构】
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南京信息工程大学海洋科学学院,江苏省环境监测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41506200,41576172);国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2017ZX07302-003);2018年太湖水污染治理省级专项基金资助项目(TH2018304);江苏省环境监测科研基金资助项目(1312,1704)
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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,
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