检索结果-南通市图书馆

广东海洋大学学报 2021年第5期41卷 67-73页

作者：黄妙芬王江颖邢旭峰王忠林周运广东海洋大学数学与计算机学院广东湛江524088

【目的】建立一种基于美国陆地卫星Landsat遥感数据和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的海洋石油污染含量预测模型。【方法】利用1984-2020年在大连新港海域过境的Landsat卫星所采集的可见光-近红外波段(0.45~0.90μm)光... 详细信息

【目的】建立一种基于美国陆地卫星Landsat遥感数据和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的海洋石油污染含量预测模型。【方法】利用1984-2020年在大连新港海域过境的Landsat卫星所采集的可见光-近红外波段(0.45~0.90μm)光谱数据,基于LSTM网络,分别建立空间分辨率为30 m、时间分辨率为8 d的4波段遥感反射比Rrs预测模型,并对预测模型所涉及的神经网络层数、隐藏神经元节点数和回溯时间步长等超参数进行优化;在4波段Rrs预测值的基础上,结合基于水体石油污染归一化遥感反射比指数(normalized difference petroleum remote sensing reflectance index,NDPRI)的石油含量遥感反演模型,对海域石油污染含量Co值进行预测。【结果】对于蓝光、绿光、红光和近红外4个波段,神经网络层数依次取3、3、4和3层,隐藏神经元节点取64、96、64和96个,回溯时间步长皆取6 d为最优;根据2021年1-5月现场的Co测量值,对LSTM网络预测值进行精度分析,平均相对误差为9.17%。【结论】基于LSTM网络建立的Co预测模型具有较好的精度,所预测的结果可弥补在有云情况Co数据缺失的问题,也可为相关Co未来动态演变研究提供一种新技术手段。

关键词：陆地卫星Landsat 长短期记忆网络(LSTM) 遥感反射比石油污染含量预测模型

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