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公开(公告)号：CN119128528A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411607078.X
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的海洋叶绿素浓度反演方法，将遥感反射率数据进行聚类处理，得到的聚类簇分别对应不同的水体类型，再根据水体类型分别将训练集应用到多种机器学习模型进行训练，并利用验证集对不同水体类型下的不同优化机器模型进行性能验证，得到不同水体类型下的最优机器学习模型，最终构成叶绿素浓度动态反演模型，输入的待测遥感反射率数据先进行水体类型划分，再采用对应水体类型的最优机器学习模型进行叶绿素浓度反演，使得模型具有广泛的适用场景。本发明提供的叶绿素浓度动态反演模型具有很强的普适性，有效提高了全球海域水色信息监测能力。
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