机器学习视角下的多光谱卫星浅海水深反演研究
摘要
利用覆盖典型海岛的Landsat-8 OLI多光谱卫星遥感影像和收集到的水深数据，分别采用传统多元线性回归模型、机器学习中的back propagation（BP）神经网络模型和随机森林模型对目标海域水深进行整体反演，并对三种方法的反演精度进行评价。结果表明：相比于多元线性回归模型，机器学习方法的水深反演精度更高；随机森林模型的水深反演精度最高，平均绝对误差为1.94 m，平均绝对百分比误差为18.29%，模型的鲁棒性更加出色，整体精度较多元线性回归模型有明显提高。本研究比较三种方法构建的浅海水深模型的性能，为后续更加高效地获取高精度浅海水深信息提供参考价值。
引用本文（GB/T 7714）
刘瑾璐 Liu Jinlu, 孙德勇 Sun Deyong, 孔得雨 Kong Deyu, 等. 机器学习视角下的多光谱卫星浅海水深反演研究[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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