[发明专利]一种结合预分类与机器学习的叶绿素a浓度反演方法在审
| 申请号： | 202011403257.3 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112528559A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 陈水森;彭咏石;王重洋;陈金月;李丹;贾凯;姜浩;王力;郑琼;官云兰 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院广州地理研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G01N33/18;G01N30/02;G01N21/64;G01N21/55;G01N21/31;G01N21/25 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 郭炜绵;郑浦娟 |
| 地址： | 510070 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合预分类与机器学习的叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据及水体的叶绿素a浓度值；然后对反射率数据进行预分类，求取不同分类数目下的误差平方和，根据误差平方和确定真实聚类数目K；再将采集的反射率数据分成K类，并在不同尺度下进行连续小波变换，得到每一类的小波系数；将各类小波系数与实测的叶绿素a浓度值进行相关性分析，筛选出相关系数大于预设阈值的小波系数；接着将筛选出的各类小波系数进行支持矢量回归建模，并进行超参数优化，最终得到叶绿素a浓度反演模型，模型可用来根据反射率的小波系数反演出二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 分类 机器 学习 叶绿素 浓度 反演 方法 | ||
【主权项】：
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