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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;
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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

海洋次表层、温盐异常、LightGBM、遥感预测、经纬度

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国家自然科学基金编号,41971384,41630963

2020-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共15页

1255-1269

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遥感学报

北大核心CSTPCDEI

1007-4619

11-3841/TP

24

2020,24(10)

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