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海洋健康

铅图像©Sean / Outplash

海洋是什么颜色的?显然是蓝色的,对吗?

并非总是 - 不同的颜色是海洋健康的指标。清澈的水,足够深的海底不可见,总是出现蓝色,因为水的吸收和散发光线。

但并非所有的水都是纯净的。沙径,浮游植物或污染可以暗示其他颜色,如绿色或棕色。

研究人员长期以来依赖水的颜色来评估海洋的状态。现在,来自史蒂文斯理工学院的团队开发了一个机器学习平台,称为OC-Smart,可以快速地从卫星图像中加工海洋颜色 - 为科学家提供有关海洋健康的宝贵信息。

“OC-SMART是一般,通用,易于使用的平台,”Wei Li,在项目上工作的史蒂文斯的物理学家,在一份声明中。

他们的工作是美国宇航局将采用的,是第一个可以评估沿海和开阔的海洋水的平台之一,以便全面了解海洋健康以及气候变化如何影响我们的水上行星。

几十年来,美国宇航局一直在使用一个名为Seadas的平台来分析水彩并评估海洋健康。但它只有效地在清洁空气毯子下方的开阔海洋。由于土地之间的互动,陆地/海洋界面通常呈现泥泞的数据和不准确的结果,深海,光反射和气氛。

新计划,他们概述在环境遥感环境中,旨在通过噪音进行切割并获得更精确的结果。

“研究沿海地区和内陆水域至关重要,”史蒂文斯的物理学家Knut Stamnes说。“即使这些领域在质量方面弥补了世界的一小部分,它也是我们生活的地方以及所有生物活动发生的地方。”

“研究沿海地区和内陆水域至关重要。即使这些区域在质量方面占世界的一小部分,它就是我们生活的地方,所有生物活动发生在哪里。”

Knut Stiamnes.

OC-Smart是使用机器学习算法的第一个程序之一,团队报告。通过处理卫星图像数据,它分析了辐射转移 - 海洋与大气之间的能量流动。

最终产出包括关于叶绿素浓度的数据,浮游植物的存在,污染浓度和其他有用的海洋健康指标。

植物浓度,特别是对理解气候和海洋健康的影响,由于其对地球系统的影响,这是一种日益增长的兴趣。微小的生物体将二氧化碳转化为氧气,是可以影响气候变化的过程。由于Phytoplankton群体可以迅速繁殖,因此不断评估它们是重要的。

“现在有卫星在轨道上,为我们提供了更多信息,了解海岸周围和大湖泊的地方,”斯坦斯说。“所以,这是开启了新的研究领域。与机器学习,这是一场全新的游戏。”

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研究人员开发了一个机器学习平台,可以快速处理来自卫星图像的海洋色 - 在海洋健康上提供数据。

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