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基于机器学习的马鞍列岛海洋特别保护区水质参数遥感反演研究
编号：1294
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更新：2024-04-11 13:56:20 浏览：808次
快闪报告
报告开始：2024年05月19日 09:35（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-6] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.10、专题7.7（19日上午，305）
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摘要
本文利用长时间序列Landsat影像数据与机器学习方法,建立了马鞍列岛海洋特别保护区水质参数遥感反演模型。研究选取了叶绿素a、磷酸盐和无机氮进行分析，并探究了其时空变化特征。研究结果表明：①随机森林模型在反演和预测该海域水质参数方面表现出色（R2=0.741，RMSE=3.376μg/L，MAPE=16.219%）。②水质参数空间分布呈现近岸高远岸低、西北高东南低的特征,近岸高值区多分布于养殖区附近,可能受陆源输入营养物质及人类活动影响。③从年际变化特征来看，马鞍列岛海洋特别保护区海域水质呈现明显的增加趋势。因此，未来需加强保护修复和管理力度，减少生态破坏，充分利用遥感技术实时监测，实现马鞍列岛海洋资源的可持续开发与生态环境的保护，推动海洋资源与环境可持续发展。
关键词
马鞍列岛海洋特别保护区；遥感反演；水质参数；机器学习
报告人
王志鑫
硕士研究生 浙江海洋大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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