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摘要：该发明公开了一种基于LSTM和伪波形的沿岸水域漫射衰减系数预测方法，该方法首先从卫星数据截取沿岸水域光子点云数据，根据时间获取对应水域490nm处的漫射衰减系数Kd490进行高度转换。其次对高度转换后的数据进行伪波形化，并确定水面高度，对伪波形进行标准化。然后提取标准化后伪波形中的多元特征参数，进行特征相关性分析筛选特征，将筛选所得特征数据转换成序列，构建数据集D。最后通过贝叶斯优化，得到LSTM模型最优超参数组合，利用D训练最优超参数组合的LSTM模型，输出预测结果。本发明填补被动遥感漫射衰减系数产品中沿岸数据的空白，对保护沿岸水环境提供了强有力的数据支持。
主权项：1.一种基于LSTM和伪波形的沿岸水域漫射衰减系数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从卫星数据截取沿岸水域光子点云数据，根据时间获取对应水域490nm处的漫射衰减系数Kd490；步骤2、对Kd490进行高度转换，得到532nm处的漫射衰减系数Kd532；所述高度转换具体为：利用EGM2008大地水准面模型将每个光子的椭球高度转换为正高，利用经验公式将Kd490转换为532nm处的漫射衰减系数Kd532；所述经验公式具体为：Kd532＝0.68Kd490-0.022+0.054；步骤3、对高度转换后的数据进行伪波形化，并确定水面高度，对伪波形进行标准化；步骤4、提取标准化后伪波形中的多元特征参数，进行特征相关性分析，筛选特征，将筛选所得特征数据转换成序列F，构建数据集D；步骤5、通过贝叶斯优化，得到LSTM模型最优超参数组合；步骤6、利用D训练最优超参数组合的LSTM模型，输出预测结果Kd532’。
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于LSTM和伪波形的沿岸水域漫射衰减系数预测方法
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