典型文献
基于"网格搜索+XGBoost"算法的浅海遥感水深反演
文献摘要：
传统船载水深测量受船只吃水影响,难以在浅水区域开展,遥感水深反演作为传统方法的有益补充,其重要性日益凸显.以GF-1多光谱影像为数据源,以船载声呐实测水深点作为训练样本和检测样本,以相关系数、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,首次将网格搜索+XGBoost模型应用于启东恒大威尼斯浅海区域水深反演.实验表明,网格搜索+XGBoost模型水深反演的相关性系数达到0.820,均方根误差0.247 m,平均绝对误差0.134 m,与GBDT模型和波段比值模型相比,其水深反演精度更高,且易于实现.该研究方法和成果为快速获取大范围浅海水深提供了借鉴,为相关水上勘察和海洋资源开发提供了技术思路.
文献关键词：
水深反演;GF-1;多光谱;网格搜索;XGBoost模型
中图分类号：
作者姓名：
沈蔚;饶亚丽;纪茜;孟然;栾奎峰
作者机构：
上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;上海河口海洋测绘工程技术研究中心,上海 201306;南通智能感知研究院,江苏 南通 226009
文献出处：
引用格式：
[1]沈蔚;饶亚丽;纪茜;孟然;栾奎峰-.基于"网格搜索+XGBoost"算法的浅海遥感水深反演)[J].遥感信息,2022(01):14-18
A类：
+XGBoost,船载水深测量
B类：
网格搜索,水深反演,船只,吃水,水影,浅水区域,GF,多光谱影像,数据源,声呐,水深点,训练样本,检测样本,平均绝对误差,模型应用,启东,恒大,大威,威尼斯,海区,相关性系数,GBDT,波段比值模型,反演精度,浅海水深,关水,水上,勘察,海洋资源开发
AB值：
0.320329
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