基于機器學習遙感算法的大型漂浮藻面積提取方法研究

摘要：采用基于機器學習的多層感知機算法,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)傳感器獲取的瑞利校正反射率數據,對東中國海大型漂浮藻進行遙感自動識別,采用線性混合像元分解來計算大型漂浮藻的覆蓋面積,并利用膨脹和侵蝕法進行大型漂浮藻的分布面積計算。利用L8/OLI(Landsat 8/ Operational Land Imager)高空間分辨率資料進行驗證,結果表明,基于機器學習遙感算法針對GOCI提取的大型漂浮藻覆蓋面積,與L8/OLI結果十分接近,R2達到0.959,平均絕對誤差和平均相對誤差分別為39.32 km^2和18.15%。