海洋水色的遥感机器学习模型的应用现状、定标与真实性检验.docx

海洋水色的遥感机器学习模型的应用现状、定标与真实性检验

目录

海洋水色的遥感机器学习模型的应用现状、定标与真实性检验（1）

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2海洋水色遥感技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3机器学习在海洋学中的应用进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、海洋水色遥感基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1海洋光学基本理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2水色遥感器工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3数据处理流程简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、机器学习模型在海洋水色遥感中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1常用的机器学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2应用于海洋水色参数反演的案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3面临的挑战与解决策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、定标技术探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1定标的基本概念与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2定标方法分类及其比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3实际操作中的定标流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、真实性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1真实性检验的意义和目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2主要检验方法和技术手段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3提高检验精度的方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2未来发展方向预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3对策建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

海洋水色的遥感机器学习模型的应用现状、定标与真实性检验（2）

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1.1海洋环境的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.1.2遥感技术在海洋监测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.2研究目的及主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2.1明确研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2.2阐述主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

相关技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1遥感技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1.1遥感技术定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1.2遥感技术发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.2机器学习技术概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.2.1机器学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．