检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2020年第10期24卷 1255-1269页

作者：张天一苏华杨欣严晓海福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 厦门大学美国特拉华大学近海海洋研究与管理联合研究所厦门361005

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... 详细信息

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)、带纬度六参数模型(LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)、带经度六参数模型(LON、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)与带经纬度七参数模型(LON、LAT、SSTA、SSHA、SSSA、USSWA、VSSWA)来着重分析LON与LAT在STA、SSA遥感预测中发挥的作用。结果表明LON与LAT在STA、SSA各自预测中发挥不同的作用。在单时相和时序预测STA中LON与LAT对模型的贡献随着深度的增加逐渐增大,而在单时相和时序预测SSA中LON与LAT对不同深度预测模型始终保持较大的贡献。在单时相预测STA与SSA中LON较LAT对模型贡献更大,而在时序预测STA与SSA中LAT较LON对模型贡献更大。经纬度信息是全球海洋次表层温盐机器学习预测的重要参数,可以提高模型的预测精度。同时,LightGBM较随机森林在预测海洋次表层温盐异常时精度更高鲁棒性更强。

关键词：海洋次表层温盐异常 LightGBM 遥感预测经纬度

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全球海洋次表层温度异常遥感反演的季节时空变化特征

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遥感学报 2019年第5期23卷 997-1010页

作者：杨欣苏华黎文娥黄琳瑾汪小钦严晓海福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116 厦门大学—美国特拉华大学近海海洋研究与管理联合研究所厦门361005

卫星遥感反演海洋内部多时相、大尺度热力结构信息对于了解海洋内部复杂、多维的动力过程有重要意义。本文采用随机森林回归模型,利用卫星遥感观测的海表参量(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... 详细信息

卫星遥感反演海洋内部多时相、大尺度热力结构信息对于了解海洋内部复杂、多维的动力过程有重要意义。本文采用随机森林回归模型,利用卫星遥感观测的海表参量(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(SSWA)),反演不同季节、不同深度层位(1000 m深度以上)的海洋次表层温度异常(STA),并用Argo实测数据作精度验证,采用均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)以及决定系数(R2)评价模型在全球及洋盆尺度上的反演精度。结果显示,全球海洋16个深度层位的平均R2在春、夏、秋、冬四季分别为0.53、0.60、0.54、0.66,NRMSE分别为0.051、0.031、0.043、0.044。随着季节的变化,模型反演性能有所波动。模型在印度洋的反演效果最佳,不同季节、不同深度层位上的平均R2和RMSE分别为0.71和0.18℃,而大西洋的反演精度最低,平均R2和RMSE分别为0.46和0.25℃。研究表明随机森林模型适用于全球不同季节的STA遥感反演,且在不同洋盆上均有较好的反演效果;不同季节上,上层STA有明显变化信号,空间异质性显著,但300 m以深,STA信号较弱且基本不随季节变化。本研究可为长时序、大尺度海洋内部参量信息遥感反演与重建提供依据,有助于进一步发展深海遥感方法。

关键词：遥感全球海洋次表层温度异常随机森林遥感反演季节时空变化

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模拟“微型生物碳泵”对南海储碳的贡献

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中国科学：地球科学 2018年第11期48卷 1456-1465页

作者：卢文芳罗亚威严晓海江毓武厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室厦门361102 Center for Remote Sensing College of EarthOcean and EnvironmentUniversity of DelawareNewark 19716USA 厦门大学/特拉华大学近海海洋研究与管理联合研究所厦门361102 福州大学空间信息工程研究中心福州350116

海洋中最重要的两种生物储碳机制,包括生物泵和微型生物碳泵,其中后者在中国海中的定量估算和模拟的相关研究还未见报道.文章以南海为研究区域,构建了一个包含MCP过程的物理-生态系统耦合海洋模型.模型结果显示,南海整体平均的MCP储碳率... 详细信息

海洋中最重要的两种生物储碳机制,包括生物泵和微型生物碳泵,其中后者在中国海中的定量估算和模拟的相关研究还未见报道.文章以南海为研究区域,构建了一个包含MCP过程的物理-生态系统耦合海洋模型.模型结果显示,南海整体平均的MCP储碳率为1.55mg C m^(-2)d^(-1);如果取1000m深的颗粒物输出通量作为BP的估计,模型估算的MCP:BP比例约为1:6.08.在此基础上,用该模型预测未来南海海表增温2个典型场景下南海生态系统,特别是MCP和BP储碳过程的响应.模拟结果表明,增强的海表层化会造成输入表层的营养盐减少,进而导致硅藻生物量和生产力的降低,最终抑制BP的储碳率.然而,在这些场景下,由于超微型浮游生物的生产力增加,反而有利于细菌活动,部分补偿生产力的降低,造成MCP对于全球变暖的响应具有非线性的特征.总体而言, MCP:BP比例在两个场景下都有所增加,特别是在4℃增暖的场景下增加至1:5.95,表明在全球变暖的大背景下,未来海洋中MCP碳储的重要性将更加突出.

关键词：南中国海微生物碳泵全球变化数值模型

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多源卫星观测的全球海洋次表层温度异常信息提取

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遥感学报 2017年第6期21卷 881-891页

作者：黎文娥苏华汪小钦严晓海福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 厦门大学-美国特拉华大学近海海洋研究与管理联合研究所厦门361005

基于表层卫星遥感观测的中深层海洋遥感对于了解海洋内部异常及其动力过程有重要意义。如何从现有的海洋表层遥感观测资料提取海洋内部关键动力环境信息场是具有挑战性的海洋遥感技术前沿。本文采用支持向量回归(SVR)方法,通过卫星遥感... 详细信息

基于表层卫星遥感观测的中深层海洋遥感对于了解海洋内部异常及其动力过程有重要意义。如何从现有的海洋表层遥感观测资料提取海洋内部关键动力环境信息场是具有挑战性的海洋遥感技术前沿。本文采用支持向量回归(SVR)方法,通过卫星遥感观测获取的多源海表参量(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(SSWA)),选择最优参量输入组合,感知海洋次表层温度异常(STA),并用实测Argo数据作精度验证。结果表明SVR模型可准确估算全球尺度的STA(1000 m深度以浅);当SVR输入变量为2个(SSHA、SSTA)、3个(SSHA、SSTA、SSSA)、4个(SSHA、SSTA、SSSA、SSWA)时对应的平均均方差(MSE)分别为0.0090、0.0086、0.0087,平均决定系数(R2)分别为0.443、0.457、0.485。因此,除了SSHA和SSTA外,SSSA与SSWA的输入对SVR模型的估算有积极影响,有助于提高STA的估算精度。在全球增暖与减缓背景下,该研究可为从表层卫星遥感观测提取海洋内部热力异常信息研究提供重要技术支持,有利于拓展卫星对海观测范围。

关键词：多源卫星观测次表层温度异常支持向量回归信息提取全球海洋

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