申请/专利权人：上海海洋大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828369A

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F18/243;G06F18/214;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于GNSS反射信号的海面叶绿素浓度反演模型构建方法，其包括：S1：获取ECMWF风速数据、CYGNSS数据、GOCI叶绿素浓度数据；S2：对ECMWF风速数据以及CYGNSS数据进行插值匹配，随后将匹配结果与GOCI叶绿素浓度数据进行匹配，得到最终匹配结果；S3：对最终匹配结果进行数据预处理，得到数据样本；S4：利用数据样本对随机森林模型进行训练，得到GNSS‑R叶绿素浓度反演模型。使用GNSS‑R数据，匹配环境风速数据作为特征值进行机器学习，建立GNSS‑R叶绿素浓度反演模型，能够全天时全天候实现中尺度海面叶绿素浓度反演。

主权项：1.一种基于GNSS反射信号的海面叶绿素浓度反演模型构建方法，其包括：S1：获取ECMWF风速数据、CYGNSS数据、GOCI叶绿素浓度数据；S2：对ECMWF风速数据以及CYGNSS数据进行插值匹配，随后将匹配结果与GOCI叶绿素浓度数据进行匹配，得到最终匹配结果；S3：对最终匹配结果进行数据预处理，得到数据样本；S4：利用数据样本对随机森林模型进行训练，得到GNSS-R叶绿素浓度反演模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海海洋大学 一种基于GNSS反射信号的海面叶绿素浓度反演模型构建方法

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