基于集成学习的内陆水体叶绿素a浓度反演
孟黎1
孟静2
1.山东城市建设职业学院,山东 济南 2501032.山东省国土测绘院,山东 济南 250102
摘要：利用卫星数据监测内陆或水质状态,对生态决策具有重要意义.基于具有高时空分辨率的哨兵二号卫星数据,联合2种集成学习算法反演山东省南四湖叶绿素a(Chla)浓度,结果表明经遥感反射率校正后的哨兵二号数据更加适用于水质反演.XGBoost模型在五折交叉验证反演结果上表现最优(R2=0.732 5,RMSE=9.168 1 μg/L),反演结果更符合实际情况.因此,使用该模型反演南四湖叶绿素a浓度,能较好地掌握其时空变化情况,对其他区域类似研究可提供一定参考.
关键词：哨兵二号数据南四湖叶绿素a集成学习
分类号：X832(环境监测)
论文发表日期：2024-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 17-21 )
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