Identification of marine oil spill pollution using hyperspectral combined with thermal infrared remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
The types of marine oil spill pollution are closely related to source tracing and pollution disposal, which is an important basis for oil spill pollution punishment. The types of marine oil spill pollution generally include different types of oil products as well as crude oil and its emulsions in different states. This paper designed and implemented two outdoor oil spill simulation experiments, obtained the hyperspectral and thermal infrared remote sensing data of different oil spill pollution types, constructed a hyperspectral recognition algorithm of oil spill pollution type based on classical machine learning, ensemble learning and deep learning models, and explored to improve the identification ability of hyperspectral oil spill pollution type by adding thermal infrared features. The research shows that hyperspectral combined with thermal infrared remote sensing can effectively improve the recognition accuracy of different oils, but thermal infrared remote sensing cannot be used to distinguish crude oil and high concentration water-in-oil emulsion. On this basis, the recognition ability of hyperspectral combined with thermal infrared for different oil film thicknesses is also discussed. The combination of hyperspectral and thermal infrared remote sensing can provide important technical support for emergency response to maritime emergencies and oil spill monitoring business of relevant departments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».