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基于机器学习的马鞍列岛海洋特别保护区水质参数遥感反演研究
ID：1294
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 13:56:20 Hits：1914
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 09:35（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
本文利用长时间序列Landsat影像数据与机器学习方法,建立了马鞍列岛海洋特别保护区水质参数遥感反演模型。研究选取了叶绿素a、磷酸盐和无机氮进行分析，并探究了其时空变化特征。研究结果表明：①随机森林模型在反演和预测该海域水质参数方面表现出色（R2=0.741，RMSE=3.376μg/L，MAPE=16.219%）。②水质参数空间分布呈现近岸高远岸低、西北高东南低的特征,近岸高值区多分布于养殖区附近,可能受陆源输入营养物质及人类活动影响。③从年际变化特征来看，马鞍列岛海洋特别保护区海域水质呈现明显的增加趋势。因此，未来需加强保护修复和管理力度，减少生态破坏，充分利用遥感技术实时监测，实现马鞍列岛海洋资源的可持续开发与生态环境的保护，推动海洋资源与环境可持续发展。
Keywords
马鞍列岛海洋特别保护区；遥感反演；水质参数；机器学习
Speaker
王志鑫
硕士研究生 浙江海洋大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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