| 基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型 |
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| 引用本文： | 江佳乐,刘湘南,刘美玲,毕晓庆.基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型[J].海洋通报,2014,33(3):333-341. |
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| 作者姓名： | 江佳乐 刘湘南 刘美玲 毕晓庆 |
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| 作者单位： | 中国地质大学（北京） 信息工程学院，北京100083;中国地质大学（北京） 信息工程学院，北京100084;中国地质大学（北京） 信息工程学院，北京100085;中国地质大学（北京） 信息工程学院，北京100086 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U0933005);中央高校基本科研业务费专项(2012014) |
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| 摘 要： | 提出了一种基于随机森林反演海盐的算法模型,基于研究海域的实测数据,分析并筛选出与海表盐度敏感性较高的影响因子(总氮、悬浮固体、温度),利用2003-2008年共6期ASTER影像数据,从中提取、计算敏感因子的光谱参数,结合相应实测盐度,作为模型的原始数据集,运用R语言构建随机森林算法对数据进行训练,将训练得到的随机森林用于海表盐度的预测。结果显示,预测值与实测值之间平均相对误差较小,吻合度高,R2均在0.85以上,多数达0.95以上。研究表明,基于多因子参数的随机森林反演海表盐度是可行且高效的。
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| 关 键 词： | 随机森林 海表盐度 香港海域 ASTER |
| 收稿时间： | 2013/7/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/9/18 0:00:00 |
Remote sensing retrieval model of sea surface salinity in Hong Kong
waters based on the randomforest |
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