[发明专利]复杂场景下水体叶绿素和藻蓝素陆基遥感机器学习算法在审
| 申请号： | 202010923955.X | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112070234A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 张运林;孙晓;李娜;张毅博;施坤;黄新;王玮佳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G01N21/25;G01N21/17 |
| 代理公司： | 江苏致邦律师事务所 32230 | 代理人： | 徐蓓;尹妍 |
| 地址： | 210008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了复杂场景下水体叶绿素和藻蓝素陆基遥感机器学习算法，将成像光谱仪架设于岸边水体进行不同天况和水况复杂场景下水体遥感反射比高频自动连续观测；利用多参数水质仪对同一水体表层叶绿素和藻蓝素进行同步高频自动连续观测；匹配同步观测的遥感反射比和色素浓度数据，构建覆盖不同观测场景的同步样本数据集；用机器学习模型建立反演模型并应用至成像光谱仪，实现无人值守下的水体叶绿素和藻蓝素快速实时高频自动连续监测。本发明基于岸基遥感针对不同的天况和水况复杂场景下大样本数据集能准确、自动反演水体中叶绿素和藻蓝素浓度，算法应用至成像光谱仪可实现无人值守下水体表面叶绿素和藻蓝素快速实时高频自动连续监测。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 场景 水体 叶绿素 藻蓝素陆基 遥感 机器 学习 算法 | ||
【主权项】：
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