5、机器学习在冰雪覆盖与海冰预测中的应用

最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
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分类专栏： AI赋能地球科学前沿 文章标签： 机器学习 冰雪覆盖 海冰预测
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机器学习在冰雪覆盖与海冰预测中的应用

一、冰雪覆盖映射模型
  1. 模型保存
    在完成模型的训练和评估后，可使用 joblib 包中的 dump() 函数将模型保存到文件中。这样，下次使用该模型时，无需重复之前的处理步骤，直接读取模型文件即可复用。示例代码如下： 
dir_model = "./models/random_forest_SCA_binary.joblib"
joblib.dump(model, dir_model)
  1. 模型性能评估
    为了更全面地评估模型性能，特别是测试模型在其他位置的泛化能力，进行了两个层面的评估：
    • 测试子集评估 ：模型训练仅使用了4000个样本，剩余96000个样本用于评估，这些样本与训练样本地理位置相同，具有相似的光谱和地形特征，预计预测结果较为准确。
    • 全图像评估 ：使用机载激光雷达衍生的SCA数据集作为“地面真值”来评估模型在整个卫星图像和不同土地覆盖类型上的性能。具体使用Airborne Snow Observatory（ASO）提供的3米空间分辨率的高分辨率雪深数据，以10厘米为阈值计算SCA。 
dir_
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基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践技术应用
PhyliciaFelicia的博客
04-26 2436
基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践技术应用
重要综述！全文翻译！宫鹏教授、陈镜明教授、梁顺林教授等《Nature Climate Change》！
stxz2020的博客
05-04 1242
2013年，由宫鹏教授、陈镜明教授和梁顺林教授等联合发表了一篇《Nature Climate Change》综述文章，其主题是卫星遥感在全球变化中的作用研究。（已被引510次，来源谷歌学术）。 卫星遥感方式对于气象问题、大气、陆地和海洋的时空变化具有重要意义。遥感，可以弥补气候模型，增加对气象的观测。遥感，也可以研究海平面升高的空间变化。遥感，具有宏观尺度和微观尺度共同的作用。然而，短期的气候变化和不确定性，仍然对于长期气候变量观测的稳定性提出了挑战。 卫星和遥感允许对大气状态和过程的观测。比如
6、海冰预测：机器学习与深度学习方法
kubernetes8ctl的博客
08-25 49
本文系统探讨了基于机器学习、深度学习和集成学习的海冰范围（SIE）预测方法。利用NSIDC的海冰数据和ERA5气象变量，构建了多元线性回归（MLR）、LSTM神经网络及MLR-LSTM集成模型，并在不同提前期下进行性能对比。结果表明，MLR在1-2个月短提前期内表现最优，而集成方法能有效提升LSTM的预测精度。文章还分析了各类模型的优缺点及适用场景，提出了实际应用中的选择策略与未来发展方向，为海冰预测研究提供了有价值的参考。
Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理
weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
09-04 809
NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。主要的土地覆盖方案确定了IGBP定义的17个等级，包括11个自然植被等级，3个人为改变的等级，以及3个非植被等级。该数据能够提供全球范围的格点气象数据。在科研工作中需要将多种数据进行综合使用分析，因此需要寻找学习通用的数据格式解决方法，把研究的精力聚焦到具体科学问题上。
多源地球科学数据（ERA5/海温/积雪/植被等）的Python融合处理与分析实践
aishangyanxiu的博客
09-01 771
NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。主要的土地覆盖方案确定了IGBP定义的17个等级，包括11个自然植被等级，3个人为改变的等级，以及3个非植被等级。ECMWF中心推出的ERA5全球大气再分析数据提供了大量大气、陆地和海洋气候变量的逐小时数据。因此，需要将数据进行后处理进行合并，之后开展后续的操作。
26、环境科学中的遥感应用
stone的博客
11-05 21
本文综述了遥感技术在环境科学中的广泛应用，涵盖海洋与陆地覆盖、红外遥感、被动与主动微波遥感等多个领域。重点介绍了不同传感器（如MODIS、SeaWiFS、AVHRR、SSM/I和SAR）的应用场景及其优缺点，以及支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）和多种神经网络（MLP NN、递归NN等）在叶绿素浓度反演、水质分类、云类型识别、降水估计、海冰与雪监测、风速风向反演等方面的表现。同时探讨了数据融合、算法优化、高分辨率监测和实时预警等未来发展趋势，并通过实际案例展示了遥感技术在海洋生态、城市扩张和气象预
NASA:北极辐射-冰桥海冰实验（ARISE）2014年原地云数据产品
此星光明博客
08-25 450
ARISE_Cloud_AircraftInSitu_C130_Data_1是北极辐射-冰桥海冰实验（ARISE）2014年原地云数据产品。该产品是位于华盛顿的美国宇航局科学任务局地球科学部辐射科学、冰冻层科学和机载科学计划共同努力的成果。数据是通过两个云探测器，即云液滴探测器（CDP）和 WCM-200 多元素水含量系统收集的。数据收集工作已经完成。ARISE是NASA首次在北极地区开展的机载活动，旨在同时测量冰、云以及传入和传出辐射的水平，这些因素的平衡决定了气候变暖的程度。
19、遥感变化检测与大地测量：技术、应用与未来展望
hhh00的博客
06-10 50
本文探讨了遥感变化检测与大地测量技术的核心原理、应用领域及未来发展方向。重点介绍了遥感在驯鹿栖息地监测、森林砍伐评估、城市扩张分析等方面的应用，以及大地测量在坐标系统、高度基准、地球重力场建模等领域的关键技术。同时，展望了人工智能、多GNSS系统和地球观测技术在未来地理信息科学中的融合与挑战。
ICESat-2—用单光子激光雷达从太空测量地球表层高度
05-28 2408
本博客转载知乎（【技术·航天】ICESat-2—用单光子激光雷达从太空测量地球表层高度 - 知乎） 了解地球、认知地球，是人与自然和谐共处的前提；精确测量、智能感知，是科学家孜孜追求的目标。2018年9月15日，美国NASA发射了第二代对地观测激光雷达卫星ICESat-2（Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2）冰、云和陆地高程”2号卫星。与上一代相比，新卫星采用了量身定制的光子计数激光雷达探测系统，也就是人们常说的单光子激光雷达，一举步入光量子探测时代，让我
人工智能-机器学习-冰雪热力过程中物理参数辨识及高分辨率计算.pdf
04-15
【人工智能与机器学习在冰雪热力过程中的应用】 在应对全球气候变化的过程中，人工智能和机器学习技术正在发挥着越来越重要的作用。本研究集中于利用这些先进技术来理解和模拟冰雪的热力过程，以提高气候变化预测的...
大模型面试题5：矩阵(M*M)特征值分解的步骤
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
11-25 918
步骤核心操作通俗理解1构造A - λI，计算行列式det(A - λI)，解方程det(A - λI)=0，得到M个特征值λ₁~λ_M找到矩阵A的“缩放倍数”2对每个λ_i，解方程组(A - λ_iI)x = 0，得到对应的非零特征向量x_i找到每个“缩放倍数”对应的“作用方向”3特征向量x₁x_M作为列组成矩阵P，特征值λ₁λ_M作为对角线元素组成对角矩阵Λ把“方向”和“倍数”整理成标准形式4（可选）计算P的逆矩阵P⁻¹，验证A = PΛP⁻¹确认分解结果正确。
机器学习日报21
2405_85645789的博客
11-25 486
今天学习了K-means算法初始化和聚类数选择的关键问题。在初始化方面，我理解了随机选择k个训练样本作为初始聚类中心的方法，以及通过多次随机初始化来避免局部最优解的技巧。对于聚类数的选择，认识到这往往没有标准答案，需要根据数据特性和应用需求来判断。通过可视化不同k值下的聚类效果，我明白了肘部法则等选择聚类数的实用方法。今天的学习让我对K-means算法的实际应用有了更深入的理解。初始化不再是随便选几个点那么简单，而是要通过多次尝试来找到更好的聚类结果，这就像做实验时要重复多次取平均值一样重要。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 648
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【机器学习】10 正则化 - 减小过拟合
最新发布
weixin_54010404的博客
11-25 537
本文介绍了机器学习中正则化(Regularization)技术的基本概念与应用。首先阐述了过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)问题，指出正则化是解决过拟合的有效方法。文章详细讲解了正则化的实现原理：通过在成本函数中添加参数w的平方项(正则化项)来惩罚过大的权重值，平衡模型拟合程度和泛化能力。重点分析了正则化参数λ的作用及其取值对模型的影响，并推导了带正则化项的线性回归和逻辑回归的梯度下降公式。其中，线性回归的正则化表现为权重更新时的缩小因子(1-αλ/m)，而逻辑回归的正则化
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 141
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 703
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
C机器学习.NET生态库应用
2509_93946247的博客
11-25 105
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 1028
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
基于学习的人工智能（5）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 189
近年来，随着大语言模型的发展，对数据的要求越来越高。如此庞大的数据量，如何清除劣质数据、平衡各数据源，以及如何让模型高效地学习，都是亟待解决的问题。此外，有科学家预测，人工智能可能会很快用尽人类的所有数据，如何应对“数据枯竭”也十分重要。要训练一个优秀的机器学习模型，必须对数据进行精心选择。例如，一个人脸识别数据库应包含不同光照、角度下的人脸图片，否则训练出来的模型可能难以实用。质量：数据必须具备较高质量，特别是经过人工标注的数据，其标注准确率应足够高。数量：数据量必须充足，否则难以训练出合理的模型。
如何评估自定义损失函数在南极海冰预测中的效果？
10-27
评估自定义损失函数在南极海冰预测中的效果，可以从以下几个方面进行： ### 1. 预测准确性指标 - **均方误差（MSE）**：计算预测值与真实值之间误差的平方的平均值。MSE 越小，说明预测值与真实值越接近，损失函数的效果越好。 ```python import torch def mse_loss(y_pred, y_true): return torch.mean((y_pred - y_true) ** 2) ``` - **平均绝对误差（MAE）**：计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值。MAE 可以避免误差的正负抵消，更直观地反映预测的偏差程度。 ```python import torch def mae_loss(y_pred, y_true): return torch.mean(torch.abs(y_pred - y_true)) ``` - **交并比（IoU）**：用于衡量预测的海冰区域与真实海冰区域的重叠程度。IoU 越高，说明预测的海冰区域越准确。 ```python import torch def iou(y_pred, y_true): intersection = torch.sum(y_pred * y_true) union = torch.sum(y_pred) + torch.sum(y_true) - intersection return intersection / union ``` ### 2. 可视化评估 - **对比预测结果与真实情况**：将预测的海冰分布图像与真实的海冰分布图像进行对比，直观地观察预测的准确性。可以通过绘制图像、制作动画等方式进行展示。 - **观察海冰边界和细节**：重点关注海冰的边界和细节部分，评估损失函数是否能够准确地捕捉到这些信息。如果预测的海冰边界模糊或细节丢失，说明损失函数的效果可能不佳。 ### 3. 模型泛化能力评估 - **交叉验证**：将数据集划分为训练集和验证集，使用不同的划分方式进行多次训练和验证，观察模型在验证集上的性能。如果模型在验证集上的表现稳定且与训练集上的表现相近，说明损失函数有助于提高模型的泛化能力。 - **测试集评估**：使用独立的测试集对模型进行评估，测试集的数据应与训练集和验证集的数据相互独立。通过比较不同损失函数下模型在测试集上的性能，选择效果最佳的损失函数。 ### 4. 与传统损失函数对比 - **选择合适的传统损失函数**：如均方误差损失、交叉熵损失等，作为对比的基准。 - **对比实验**：在相同的数据集和模型架构下，分别使用自定义损失函数和传统损失函数进行训练和评估，比较两者的性能差异。如果自定义损失函数在各项评估指标上都优于传统损失函数，说明其效果更好。 ### 5. 物理意义评估 - **符合海冰物理特性**：检查损失函数是否考虑了海冰的物理特性，如冰的生长、融化规律，海冰的厚度、面积变化等。如果损失函数能够更好地反映这些物理特性，那么它在南极海冰预测中的效果可能更理想。 - **与物理模型一致性**：将预测结果与物理模型的模拟结果进行对比，评估损失函数是否能够使模型的预测结果与物理模型的模拟结果相符合。如果两者具有较高的一致性，说明损失函数具有较好的物理意义。
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