典型文献
基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究
文献摘要：
利用2016-2020年Sentinel-2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据,提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法,并应用于阳澄湖.结果表明,特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果,基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度;2016-2020年阳澄湖叶绿素a浓度总体呈上升趋势,2018年浓度有所降低;阳澄东湖叶绿素a浓度相对较低,叶绿素a浓度高值区集中分布于阳澄西湖中部和北部,入湖河道带来的营养盐可能是引起该区域叶绿素a浓度升高的主要原因.
文献关键词：
叶绿素a;Sentinel-2;特征选择;机器学习;遥感反演;阳澄湖
中图分类号：
作者姓名：
吴志杰;董世元;何炜琪;郭忆;李花;卢仁杰;薛媛媛
作者机构：
清华苏州环境创新研究院,江苏 苏州 215163;江苏省苏州环境监测中心,江苏 苏州 215004;苏州市相城区环境监测站,江苏 苏州 215131
文献出处：
引用格式：
[1]吴志杰;董世元;何炜琪;郭忆;李花;卢仁杰;薛媛媛-.基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究)[J].环境监测管理与技术,2022(01):27-32
A类：
B类：
特征选择,阳澄湖,叶绿素,遥感反演,反演研究,Sentinel,多光谱遥感,遥感影像,反演方法,选择方法,反演模型,随机森林模型,东湖,西湖,湖中,入湖河道,营养盐
AB值：
0.337891
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