【摘 要】
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卫星影像是监测海面漂浮绿藻的重要数据源，但是混合像元的存在使得绿藻提取存在一定的误差。想要实现近海区域底栖绿藻的精细监测，需要解决绿藻亚像素覆盖度的问题。本文以厘米级分辨率无人机数据的绿藻提取结果为基准，通过分析Landsat卫星影像绿藻光谱，建立绿藻亚像素覆盖度与多种植被指数和多个特征波段反射率的反演模型。结果表明，蓝、绿、红波段反射率与绿藻亚像素覆盖度呈现较好线性关系，随着绿藻亚像素覆盖度递增
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卫星影像是监测海面漂浮绿藻的重要数据源，但是混合像元的存在使得绿藻提取存在一定的误差。想要实现近海区域底栖绿藻的精细监测，需要解决绿藻亚像素覆盖度的问题。本文以厘米级分辨率无人机数据的绿藻提取结果为基准，通过分析Landsat卫星影像绿藻光谱，建立绿藻亚像素覆盖度与多种植被指数和多个特征波段反射率的反演模型。结果表明，蓝、绿、红波段反射率与绿藻亚像素覆盖度呈现较好线性关系，随着绿藻亚像素覆盖度递增，蓝、绿、红波段反射率的值均递减。将蓝、绿、红波段的三种绿藻亚像素覆盖模型进行验证，发现绿波段反射率所建
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方面情感分析旨在识别句子中特定方面的情感极性，是一项细粒度情感分析任务。传统基于注意力机制方法，仅在单词之间进行单一的语义交互，没有建立方面词与文本词的语法信息交互，导致方面词错误地关注到与其语法无关的文本词信息。此外，单词的位置距离特征和语法距离特征，分别体现其在句子线性形式中和句子语法依存树中的位置关系，而基于图卷积网络处理语法信息的方法却忽略距离特征，使距方面词较远的无关信息对其情感分析造成
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