一种基于机器学习综合指数的遥感赤潮识别方法

李颖, 秦勉, 谢铭, 王作敏

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大连海事大学学报 ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (02) : 141-148. DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.02.015

一种基于机器学习综合指数的遥感赤潮识别方法

  • 李颖, 秦勉, 谢铭, 王作敏
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摘要

基于5种可以指示赤潮爆发的子指数及其综合方式,提出一种可用于多光谱卫星图像中赤潮识别的线性综合识别指数(LCI)方法。根据大连市星海湾现场实测的多日赤潮连续监测光谱数据,开展支持向量机与逻辑回归分类,并得到分类平面系数作为归一化的子指数组合权重,获得了两种较佳的赤潮识别指数组合方式,该两种方式在验证集上均取得了F1分数0.86以上的分类效果,且LCI数值与赤潮发生的概率也呈正相关。将得到的分类系数应用于多光谱卫星图像的赤潮像元提取,结果显示,两种线性综合指数均在图像中成功提取出赤潮区域。本文提出的赤潮综合识别指数为遥感图像中的赤潮识别提供了新的光谱指数运算方法。

关键词

赤潮识别 / 多光谱遥感图像 / 实测光谱数据 / 机器学习分类 / 线性综合识别指数(LCI)

中图分类号

X834 / X87 / TP751 / TP181

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李颖, 秦勉, 谢铭, 王作敏. 一种基于机器学习综合指数的遥感赤潮识别方法. 大连海事大学学报. 2024, 50(02): 141-148 https://doi.org/10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.02.015

基金

辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC2001002); 大连市高层次人才团队创新支持计划(2022RG02); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132023507)

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