渤海海表盐度MERIS遥感反演：多元模型与神经网络的应用

本研究论文主要探讨了如何利用多光谱遥感数据，特别是来自MERIS卫星的反射率数据，来反演出渤海海表的盐度。海洋盐度是影响海洋生态系统、气候和海洋环流的重要参数，对于理解海洋环境变化具有重要意义。渤海，作为一个重要的沿海区域，其海表盐度的监测对于海洋管理至关重要。 研究者首先构建了一种多元线性模型和一种人工神经网络模型，以实测的渤海海表盐度数据为基准，通过这些数据集对模型进行训练和验证。多元线性模型依赖于统计学原理，通过多个自变量之间的线性关系来预测盐度值，而人工神经网络则模拟人脑神经元网络结构，能够处理复杂的非线性关系。结果显示，多元线性模型的反演均方根误差为0.858 psu，相关系数为R2=0.81，表明其在预测精度上表现良好；人工神经网络模型的误差更低，达到0.689 psu，相关系数同样较高，为R2=0.82，这显示出其在处理这类问题上的优势。 论文成功地应用这两种模型到MERIS卫星遥感数据上，生成了渤海海表盐度空间分布图，这不仅直观展示了渤海海域盐度的地理分布，也为海洋科学家提供了动态监测和长期趋势分析的依据。值得注意的是，这两种模型都适应于多光谱遥感数据，这意味着它们有广泛的应用潜力，不仅限于MERIS数据，可以推广到其他类似遥感技术的数据源。 这篇论文通过科学的方法和技术手段，实现了对渤海海表盐度的有效反演，为海洋科学研究和环境监测提供了有力工具。这对于评估海洋环境健康、预测气候变化以及制定合理的海洋管理策略具有实际价值。同时，研究结果也展示了卫星遥感技术在海洋科学领域的巨大潜力，预示着未来更多基于遥感数据的海洋参数反演研究的可能性。