The detection of dense harmful alga

The detection of dense harmful algal blooms (HABs) by satellite remote sensing is usually based on
analysis of chlorophyll-a as a proxy. However, this approach does not provide information about the
potential harm of bloom, nor can it identify the dominant species. The developed HAB risk classification
method employs a fully automatic data-driven approach to identify key characteristics of water leaving
radiances and derived quantities, and to classify pixels into ‘‘harmful’’, ‘‘non-harmful’’ and ‘‘no bloom’’
categories using Linear Discriminant Analysis (LDA). Discrimination accuracy is increased through the
use of spectral ratios of water leaving radiances, absorption and backscattering. To reduce the false alarm
rate the data that cannot be reliably classified are automatically labelled as ‘‘unknown’’. This method can
be trained on different HAB species or extended to new sensors and then applied to generate
independent HAB risk maps; these can be fused with other sensors to fill gaps or improve spatial or
temporal resolution. The HAB discrimination technique has obtained accurate results on MODIS and
MERIS data, correctly identifying 89% of Phaeocystis globosa HABs in the southern North Sea and 88% of
Karenia mikimotoi blooms in the Western English Channel. A linear transformation of the ocean colour
discriminants is used to estimate harmful cell counts, demonstrating greater accuracy than if based on
chlorophyll-a; this will facilitate its integration into a HAB early warning system operating in the
southern North Sea.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การตรวจพบความหนาแน่นสูงเป็นอันตรายปรากฎการณ์ (HABs) โดยดาวเทียมตรวจวัดระยะไกลมักจะขึ้นอยู่กับวิเคราะห์ของคลอโรฟิลล์ที่เป็นพร็อกซี อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการอันตรายที่อาจเกิดขึ้นของบลูม ไม่สามารถระบุสายพันธุ์หลัก การจัดประเภทความเสี่ยงถล่มพัฒนาวิธีใช้โดยอัตโนมัติขับเคลื่อนข้อมูลวิธีการระบุลักษณะสำคัญของน้ำที่ออกจากradiances และปริมาณที่ได้รับ และ การจัดประเภทพิกเซลเป็น ''อันตราย '', ''ไม่ใช่อันตราย '' และ ''ไม่บลูม ''ประเภทที่ใช้การวิเคราะห์ Discriminant เชิงเส้น (LDA) แบ่งแยกความแม่นยำจะเพิ่มขึ้นโดยการใช้อัตราส่วนสเปกตรัมของน้ำออกจาก radiances ดูดซึม และ backscattering เพื่อลดการเตือนอัตราข้อมูลที่ไม่ได้แบ่งเป็นโดยอัตโนมัติมันเป็น ''ไม่ทราบ '' วิธีนี้สามารถจะอบรมการถล่มต่างชนิด หรือขยายการเซนเซอร์ใหม่ และใช้แล้ว เพื่อสร้างแผนที่ความเสี่ยงถล่มอิสระ เหล่านี้สามารถ fused กับเซนเซอร์อื่น ๆ เพื่อเติมช่องว่าง หรือการปรับปรุงพื้นที่ หรือแก้ไขชั่วคราว เทคนิคการเลือกปฏิบัติการถล่มได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องบน MODIS และข้อมูล MERIS ระบุ 88% และ 89% ของ Phaeocystis ไม่รู้โรย HABs ในทะเลเหนือใต้อย่างถูกต้องKarenia mikimotoi บลูมส์ในตะวันตกช่องแคบอังกฤษ การแปลงเชิงเส้นสีโอเชี่ยนdiscriminants จะใช้ในการประเมินการตรวจนับเซลล์ที่เป็นอันตราย เห็นมากกว่าความถูกต้องแม่นยำมากกว่าถ้าตามคลอโรฟิลล์-a นี้จะช่วยในการบูรณาการเข้าสู่ระบบการเตือนภัยล่วงหน้าถล่มปฏิบัติการในการใต้ทะเลเหนือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบของบุปผาสาหร่ายที่เป็นอันตรายหนาแน่น (คุก) โดยดาวเทียมสำรวจระยะไกลมักจะขึ้นอยู่กับ
การวิเคราะห์ของคลอโรฟิ-เป็นผู้รับมอบฉันทะ แต่วิธีนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับ
อันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากบานและไม่สามารถระบุสายพันธุ์ที่โดดเด่น พัฒนาจำแนกความเสี่ยง HAB
วิธีการจ้างวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ในการระบุลักษณะสำคัญของน้ำออกจาก
radiances และปริมาณที่ได้มาและการจำแนกพิกเซลเป็น '' อันตราย '', '' ที่ไม่เป็นอันตราย '' และ '' ไม่บาน ' '
หมวดหมู่โดยใช้การจำแนกเชิงเส้นวิเคราะห์ (LDA) ความถูกต้องของการเลือกปฏิบัติที่เพิ่มขึ้นผ่าน
การใช้อัตราส่วนสเปกตรัมของน้ำออกจาก radiances การดูดซึมและ backscattering เพื่อลดการเตือนภัยที่ผิดพลาด
คะแนนข้อมูลที่ไม่สามารถจัดได้อย่างน่าเชื่อถือจะมีป้ายกำกับโดยอัตโนมัติขณะที่ '' ไม่รู้จัก '' วิธีนี้จะ
ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับสายพันธุ์ที่แตกต่างกันหรือ HAB ขยายไปยังเซ็นเซอร์ใหม่แล้วนำมาประยุกต์ใช้ในการสร้าง
แผนที่ความเสี่ยง HAB อิสระ เหล่านี้สามารถผสมกับเซ็นเซอร์อื่น ๆ เพื่อเติมช่องว่างหรือปรับปรุงอวกาศหรือ
ขมับมติ เทคนิคการเลือกปฏิบัติ HAB ได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องเกี่ยวกับ MODIS และ
ข้อมูล MERIS ถูกต้องระบุ 89% ของ Phaeocystis globosa แฮ็บส์ในทะเลทางทิศเหนือภาคใต้และ 88% ของ
บุปผา Karenia mikimotoi ในช่องแคบอังกฤษตะวันตก การเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นของมหาสมุทรสี
discriminants จะใช้ในการประเมินจำนวนเซลล์ที่เป็นอันตรายแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องมากขึ้นกว่าถ้าอยู่บนพื้นฐานของ
คลอโรฟิล-; นี้จะอำนวยความสะดวกในการรวมเข้าไปในระบบเตือนภัยล่วงหน้า HAB ปฏิบัติการใน
ทะเลทางตอนใต้ของนอร์ท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจหาหนาแน่นเป็นอันตรายสาหร่ายเบ่งบาน ( habs ) โดยการสำรวจระยะไกลดาวเทียมมักจะขึ้นอยู่
การวิเคราะห์คลอโรฟิลล์เป็นพร็อกซี อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับ
อันตรายอาจเกิดขึ้นของบลูม หรือมันสามารถระบุสายพันธุ์เด่น พัฒนาหมวดหมู่
HAB ความเสี่ยงสำหรับวิธีการวิธีการ - อัตโนมัติเพื่อระบุลักษณะสำคัญของน้ำและปริมาณรังสีออกจาก
) และแยก 'harmful พิกเซลใน ' ' ' , ' ' 'non-harmful ' ' และ ' ' ' บลูม ' '
ประเภทโดยใช้การวิเคราะห์เชิงจำแนก ( lda ) ค่าความถูกต้องเพิ่มขึ้นผ่านการใช้อัตราส่วนของสเปกตรัม
น้ำปล่อยรังสีการดูดซึมและ backscattering . เพื่อลดอัตราปลุกเท็จ
ข้อมูลที่ไม่สามารถจำแนกได้โดยอัตโนมัติว่าเป็น ' 'unknown ' ' วิธีนี้สามารถ
มีการฝึกอบรมใน HAB สายพันธุ์ที่แตกต่างกันหรือขยายไปยังเซนเซอร์ใหม่และใช้เพื่อสร้าง
อิสระ HAB ความเสี่ยงแผนที่ เหล่านี้สามารถผสมกับตัวอื่น ๆเพื่อเติมช่องว่าง หรือปรับปรุงพื้นที่หรือ
การแก้ปัญหาชั่วคราวการเลือกเทคนิค HAB ได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องในโมดิสและ
meris ข้อมูลได้อย่างถูกต้องระบุ 89% ของ phaeocystis บานไม่รู้โรย habs ในภาคใต้และภาคเหนือทะเล 88 %
karenia mikimotoi บุปผาในช่องแคบอังกฤษตะวันตก การแปลงเชิงเส้นของมหาสมุทรสี
discriminants ใช้ประมาณนับเซลล์ที่เป็นอันตราย ให้ความแม่นยำมากกว่า ถ้าตาม
เอ ;นี้จะอำนวยความสะดวกในการบูรณาการใน HAB ระบบเตือนภัยทำงานใน
ภาคใต้เหนือทะเล