%0 Journal Article
%T 基于随机森林的香港海域海表盐度遥感反演模型
%A 江佳乐
%A 刘湘南
%A 刘美玲
%A 毕晓庆
%J 海洋通报
%P 333-341
%D 2014
%R 10.11840/j.issn.1001-6392.2014.03.013
%X 提出了一种基于随机森林反演海盐的算法模型，基于研究海域的实测数据，分析并筛选出与海表盐度敏感性较高的影响因子（总氮、悬浮固体、温度），利用2003-2008年共6期ASTER影像数据，从中提取、计算敏感因子的光谱参数，结合相应实测盐度，作为模型的原始数据集，运用R语言构建随机森林算法对数据进行训练，将训练得到的随机森林用于海表盐度的预测。结果显示，预测值与实测值之间平均相对误差较小，吻合度高，R2均在0.85以上，多数达0.95以上。研究表明，基于多因子参数的随机森林反演海表盐度是可行且高效的。
%K 随机森林
%K 海表盐度
%K 香港海域
%K ASTER
%U http://hytb.nmdis.gov.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140313&flag=1