基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法，利用多源海表遥感观测数据，结合海洋内部Argo浮标实测数据，采用XGBoost高级机器学习方法，建立基于多源卫星观测的智能遥感反演模型，对海洋内部温盐结构进行遥感反演，获得很好的反演效果，能直观、准确地展示全球海洋内部温盐信息空间分布及其特征。该发明专利技术构建了一种面向海洋内部的海洋遥感新方法，从海表卫星观测推测海洋内部关键动力参量，可拓展卫星对海观测范围，提升海洋内部信息观测分辨率，弥补海洋内部浮标观测的稀疏与不足，为海洋内部观测提供了一种新方法，在海洋遥感领域具有较高的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法
本专利技术涉及遥感信息处理与应用领域，具体涉及一种基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法。
技术介绍
近十几年来，遥感技术在海洋领域应用成效显著，但遥感观测仅限于海洋表面，无法直接探测海洋内部信息。例如，热红外传感器探测海面温度，微波辐射计测量海面盐度，雷达高度计测量海面高度，雷达散射计测量海面风场等。海洋内部动力过程复杂，具有多维多尺度动态特征，了解其变化过程和机制亟需多时空尺度海洋内部观测数据支持。全球中深层海洋（300-2000m）的热量变化及其再分配过程在全球变化过程中起重要作用。海洋内部观测对了解整个海洋系统的动力过程和机制至关重要。然而，现有的海洋内部浮标观测资料虽然准确性较高，但是稀疏有限、时空分辨率较低，远远满足不了多尺度海洋过程的观测要求，阻碍了我们对海洋内部真实动力过程的了解。如何有效结合表层卫星遥感观测和有限的浮标实测数据间接地推演海洋次表层关键动力信息对于了解海洋内部动态过程至关重要。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法，有利于海洋内部动力环境的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据并进行预处理，得到海表异常数据、Argo实测坐标数据、Argo实测的温度异常数据和盐度异常数据；步骤S2:利用Argo实测坐标数据，使海洋内部实测温盐异常数据分别与海表异常数据一一对应，并分别建立特征矩阵和标签矩阵；步骤S3:将特征矩阵和标签矩阵纵向合并，并随机划分成训练数据集和测试数据集；步骤S4:根据得到的训练数据集，使用Boosting方法重复训练基学习器，直至基学习器数目达到事先指定值T，将T个基学习器进行加权结合，建立XGBoost模型；步骤S5:...

【技术特征摘要】
1.一种基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据并进行预处理，得到海表异常数据、Argo实测坐标数据、Argo实测的温度异常数据和盐度异常数据；步骤S2:利用Argo实测坐标数据，使海洋内部实测温盐异常数据分别与海表异常数据一一对应，并分别建立特征矩阵和标签矩阵；步骤S3:将特征矩阵和标签矩阵纵向合并，并随机划分成训练数据集和测试数据集；步骤S4:根据得到的训练数据集，使用Boosting方法重复训练基学习器，直至基学习器数目达到事先指定值T，将T个基学习器进行加权结合，建立XGBoost模型；步骤S5:将测试数据集输入XGBoost模型，反演海洋内部温盐异常，得到海洋内部温度异常分布。2.根据权利要求1所述的基于多源卫星遥感的海洋内部温盐信息智能提取方法，其特征在于：所述步骤S1具体为：步骤S11:获取海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据,并将得到所有数据的空间范围统一；步骤S12:将海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据的时间分辨率统一为每月，利用最优插值法将空间分辨率统一为1°×1°，得到处理后的海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据；步骤S13:将处理后的海洋多源海表遥感数据和Argo浮标实测数据均减去对应的气候平均值，得到海表异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏华，杨欣，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35