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基于随机森林方法反演墨西哥湾海表盐度

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盐度是表征物理和生物地球化学过程的重要参数之一,光学遥感可满足较高分辨率的监测需要并避免射频干扰问题,为沿海水域的海表盐度研究提供可行的途径.本文基于MODIS-Aqua的412 nm、443 nm、488 nm、555 nm和667 nm波段的遥感反射率(Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555、Rrs667)、海表温度以及实测的海表盐度数据构建随机森林模型,基于模型结果分析墨西哥湾海表盐度时空异质性及海表盐度与影响因子(海表温度和遥感反射率)之间的相关关系.研究结果表明:(1)随机森林模型能较准确地反演墨西哥湾海表盐度,其均方根误差为0.335,决定系数为0.931;(2)湾区海表盐度空间分布呈近岸-河口低、离岸高,环状向内增值的态势,其变化受河流流量、风力以及环流的影响;(3)海表温度与海表盐度存在较强的相关性,海表温度对海表盐度的反演影响显著;(4)海表温度、遥感反射率与海表盐度的相关性呈现空间异质性.

海表盐度;随机森林;时空异质性;墨西哥湾

43

P731.12(海洋基础科学)

国家重点研发计划重点专项;国家自然科学基金

2021-09-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共11页

126-136

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海洋学报(中文版)

0253-4193

11-2055/P

43

2021,43(9)

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