公开(公告)号：CN114139444B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202111403977.4

申请日：2021-11-24

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 胡姣婵 ,  赵桐 ,  马泓涵 ,  唐慎钰 ,  于浩洋 ,  李清波

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06F30/27 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的近海海表温度反演方法，包括：基于遥感影像数据，引入传感器视角、初始估计温度场、初始辅助温度场和时间表征变量并添加组合变量数据作为特征扩展，解决传统温度反演算法中参数关系表达不充分的缺点；通过近海浮标实测数据作为数据集输入数据训练模型，有效校正参数空间匹配受混合像元的影响；采用随机森林算法提供特征重要性的选择指标，得到最优温度反演参数组合，构建机器学习模型实现有限实测数据下的高精度近海海表温度反演。

公开(公告)号：CN114139444A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111403977.4

申请日：2021-11-24

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 胡姣婵 ,  赵桐 ,  马泓涵 ,  唐慎钰 ,  于浩洋 ,  李清波

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的近海海表温度反演方法，包括：基于遥感影像数据，引入传感器视角、初始估计温度场、初始辅助温度场和时间表征变量并添加组合变量数据作为特征扩展，解决传统温度反演算法中参数关系表达不充分的缺点；通过近海浮标实测数据作为数据集输入数据训练模型，有效校正参数空间匹配受混合像元的影响；采用随机森林算法提供特征重要性的选择指标，得到最优温度反演参数组合，构建机器学习模型实现有限实测数据下的高精度近海海表温度反演。