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【文献精选】Eco Inform|从波斯湾沿岸水域Sentinel-2/MSI图像中提取CDOM的机器学习算法的比较评估

生态环境视界 2025-10-15 08:00
文章摘要
本研究针对波斯湾工业化沿海水域的CDOM（显色溶解有机物）动态展开全面评估，背景为CDOM作为水生生物地球化学循环的关键组分，对水质和生态系统功能具有重要影响。研究目的包括利用同步现场测量和Sentinel-2卫星数据，比较传统算法与机器学习模型在CDOM提取中的性能，以解决该地区光学复杂性带来的挑战。结论显示，混合密度网络（MDN）模型在降低相对误差和系统偏差方面表现最优，优于支持向量机等传统方法，成功处理了CDOM与人为因素（如工业排放和海底地下水排放）的非线性相互作用，为波斯湾等光学复杂水域的水质监测提供了区域适应性框架，强调需结合高光谱数据和共变参数监测以提升精度。
【文献精选】Eco Inform|从波斯湾沿岸水域Sentinel-2/MSI图像中提取CDOM的机器学习算法的比较评估
查看文献： Comparative assessment of machine learning algorithms for retrieving colored dissolved organic matter (CDOM) from Sentinel-2/MSI images in the coastal waters of the Persian Gulf
查看期刊：Ecological Informatics
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