基于LightGBM的全球海洋次表层温盐遥感预测

严晓海1张天一2杨欣2苏华2

1.福州大学; 2.特拉华大学;

摘要：

随着卫星遥感技术的发展,越来越多的卫星观测数据被应用于预测海洋内部温盐结构信息,而如何有效提高海洋内部温盐信息的预测精度仍是一个挑战.本文应用LightGBM算法结合随机森林算法构建全球海洋次表层(0-1000 m)温度异常(STA)与盐度异常(SSA)的预测模型,模型使用海表卫星观测数据(海表高度异常(SSHA)、海表温度异常(SSTA)、海表盐度异常(SSSA)和海表风场异常水平和垂直分量(USSWA、VSSWA),结合经纬度信息(LON、LAT)作为预测变量,使用Argo次表层温盐数据作为模型训练与测试标记.本文使用五参数模型(SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)、带纬度六参数…展开v

关键词：海洋次表层、温盐异常、LightGBM、遥感预测、经纬度

所属期刊栏目：24

资助基金：国家自然科学基金编号,41971384,41630963

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1255-1269