搜索到1229篇“ 叶绿素A浓度“的相关文章
- 主成分分析与BP神经网络结合的叶绿素a浓度反演模型
- 2024年
- 针对MODIS不同波段之间信息冗余对叶绿素a(Chl)浓度建模的影响,该文在建模中引入主成分分析(PCA)方法,提出了一种PCA与BP神经网络相结合的Chl浓度反演模型(PCA-BPN)。通过主成分分析,从多个相关波段中提取出几个相互独立的关键主成分,然后将这些关键主成分作为BP神经网络的输入,通过网络自主学习构建Chl浓度反演模型。实验表明,前3个主成分包含了波段信息的99.5%,降低了神经网络的输入维度。与Aqua卫星上MODIS(MODISA)标准Chl反演模型OCI相比,PCA-BPN模型提高了反演精度,在全球海域Chl浓度反演中具有一定的应用潜力。
- 解学通郑艳张金兰陈克海
- 关键词：主成分分析叶绿素浓度反演模型
- 海洋叶绿素a浓度三维分布反演方法、终端及介质
- 本发明提供一种海洋叶绿素a浓度三维分布反演方法、终端及介质；其中，方法包括：获取监测区内各采样点于各深度的剖面观测数据和监测区的遥感观测数据；基于各所述剖面观测数据的采集时间和采集位置，于所述遥感观测数据中提取与所述剖面...
- 胡启伟陈小燕何贤强白雁李腾潘德炉
- 北部湾叶绿素a浓度时空变化及影响因素
- 2024年
- 【目的】研究北部湾表层叶绿素a质量浓度的时空分布及其影响因子,为北部湾初级生产力评估及深远海养殖提供依据。【方法】基于2003-2020年逐月卫星遥感叶绿素a质量浓度、海表面温度(SST)、降雨数据以及再分析风场数据,利用经验正交分解(EOF)、小波相干等方法分析SST、降雨、风等环境因子对北部湾叶绿素a质量浓度的影响。【结果与结论】北部湾叶绿素a质量浓度呈近岸高、中央低的空间分布规律。年际变化特征明显,2016年为浓度峰值年,平均质量浓度为1.6 mg·m^(-3),2010年质量浓度最低,仅为1.1 mg·m^(-3)。在季节变化方面,北部湾区域平均叶绿素a质量浓度冬季最高,春季浓度最低,涠洲岛南侧海域平均叶绿素a质量浓度冬季最高,夏季节最低。红河河口区域夏、秋叶绿素a质量浓度高于春、冬叶绿素a质量浓度。长山山脉东侧区域平均叶绿素a质量浓度在秋季最高,在春季最低。月变化方面,北部湾叶绿素a质量浓度在5月最低,12月最高。海表面温度、降雨和风是影响北部湾叶绿素a质量浓度时空分布的主要因素。在北部湾的中、东海域,海表面温度与叶绿素a质量浓度显著负相关(P <0.05,r <-0.8)。降雨的影响主要集中在湾西部,降雨增加的径流量提供更多营养物质,使红河河口区域夏、秋季叶绿素a质量浓度较高,长山山脉东岸区域叶绿素a质量浓度在秋季达到峰值。风速与北部湾叶绿素a质量浓度显著正相关(P <0.01,r=0.4)。
- 刘思萌李君益叶小敏谢玲玲曾飞鸿
- 关键词：降雨
- 基于哨兵-2MSI数据的高邮湖水体叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演
- 2024年
- 哨兵-2号卫星多光谱成像仪(MSI)数据的空间分辨率高,重访周期短,适用于高邮湖这类中小型湖泊的水质反演。利用实测水体光谱数据模拟出哨兵-2 MSI数据,并建立了适用于该数据在高邮湖反演叶绿素a(Chl.a)浓度和总悬浮物(TSM)浓度的模型。经过验证,Chl.a的反演均方根误差(RMSE)为8.02μg/L,平均相对误差(MRE)为18.4%,TSM的反演RMSE为16.2 mg/L,MRE为23.3%,表明该模型具备理想的反演精度。利用哨兵-2 MSI数据和建立的反演模型,可以获得高邮湖Chl.a和TSM时空分布情况。初步分析发现,高邮湖这2项水质参数的分布与湖内的围网养殖和入湖径流之间存在一定关系。
- 陈宇洁陈志芳邹丽王厚俊
- 关键词：叶绿素A浓度遥感反演
- 叶绿素a浓度预测方法、装置、设备及其存储介质
- 本申请公开了一种叶绿素a浓度预测方法、装置、设备及其存储介质，属于海洋环境研究技术领域。所述叶绿素a浓度预测方法包括：获取目标海域的遥感数据集，其中，所述遥感数据集包括：具有叶绿素a浓度的第一遥感数据和缺失叶绿素a浓度的...
- 刘志强张广涛谢广琛阳汇昱王羽佳钟灿琨蔡忠亚
- 基于HEA模型的达里诺尔叶绿素a浓度模拟与分析
- 2024年
- 针对达里诺尔湖富营养化问题,通过2000—2020年达里诺尔水质监测数据,运用混合演化算法(HEA)对达里诺尔西部、中部和东部叶绿素a浓度的变化规律进行模拟和预测,并揭示其三个采样点的变化规律。结合阈值数据和敏感性分析量化叶绿素a浓度与环境因子的关系。研究结果表明:(1)达里诺尔叶绿素a浓度的季节变化呈显著性差异,表现为夏季和秋季显著高于春季,但三个采样点之间不具有显著性差异;(2)达里诺尔湖西部、中部和东部HEA模型模拟值与实际监测值之间相关系数(R^(2))分别为0.50、0.62和0.75,均方根误差(RMSE)分别为2.08、1.62和1.09 mg·m^(-3);(3)在一定的变化范围和阈值条件下,叶绿素a浓度与高锰酸盐指数(COD_(Mn))、生化需氧量(BOD_(5))、铵态氮(NH_(4)_N)和水温(WT)呈较强的正相关关系,与水深(WD)、透明度(SD)呈较强的负相关关系,与pH相关性不明显。研究显示,HEA算法较好地解释并模拟了叶绿素a的含量变化,模型总体精确度较高,可为达里诺尔藻华早期的预测预警提供一定的数据基础。
- 宋振宏刘旭华刘华民曹晓霭温璐于晓雯翟继武王立新
- 关键词：叶绿素A浓度生态阈值
- 一种基于深度学习的海洋次表层叶绿素a浓度预测方法
- 本发明涉及叶绿素a浓度预测领域，公开了一种基于深度学习的海洋次表层叶绿素a浓度预测方法，包括如下步骤：将卫星遥感获得的海表温度和海表叶绿素a浓度数据以及由生物地球化学浮标获得的次表层叶绿素a浓度、次表层温度和盐度剖面数据...
- 孙伟富王冰馨陈晓英王武礼张煜昊
- 一种基于遥感影像的湖泊水体叶绿素a浓度的反演方法
- 本发明公开了一种基于遥感影像的湖泊水体叶绿a浓度的反演方法，基于GF‑1WFV影像的内陆湖泊遥感反射率值和对应的叶绿素a浓度实测数据，结合经验模型和半经验/半分析模型中的波段比值模型算法，构建叶绿素a浓度的反演算法。采用...
- 彭俊肖靓孙超吴震常泽光
- 一种基于深度学习的海洋次表层叶绿素a浓度预测方法
- 本发明涉及叶绿素a浓度预测领域，公开了一种基于深度学习的海洋次表层叶绿素a浓度预测方法，包括如下步骤：将卫星遥感获得的海表温度和海表叶绿素a浓度数据以及由生物地球化学浮标获得的次表层叶绿素a浓度、次表层温度和盐度剖面数据...
- 孙伟富王冰馨陈晓英王武礼张煜昊
- 一种湖泊叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演模型及其应用
- 本发明公开了一种湖泊叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演模型，包括以下步骤：数据下载、数据预处理、提取并剔除云覆盖范围、水体范围提取、TSM反演、Chla反演，本发明还公开了一种湖泊叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演模型的...
- 陈宇洁王厚俊陈志芳戴源
