遥感数据质量评价在遥感技术的应用及发展中发挥着重要的作用,是遥感仪器研制与遥感数据应用的枢纽,不仅可以对之前工作的结果做出合理的分析,同时能为后续卫星的发射提供科学依据。基于洋面目标晴空模拟的卫星观测质量的诊断分析是一个应用比较多的领域,由于之前用6SV进行精确模拟,存在耗时比较长的问题,本文提出了一种基于XGBoost回归模型的快速辐射传输模式,并对模拟值与模型预测值进行了分析研究。论文主要内容如下:1、基于Aqua MODIS全球深海晴空洋面目标下的反射波段观测模拟的结果文件,对不同波段建立数据过滤策略,通过对气溶胶、风速、耀斑角、太阳天顶角、卫星天顶角等数据设置过滤范围,将卫星数据局部异常点过滤掉。2、对偏差的关键影响因子进行筛选,分析关键影响因子与偏差的相关性,并基于随机森林和XGBoost算法的模型融合机制进行特征筛选。通过特征重要性计算,得到每个特征的贡献度及特征排序结果。经过计算,筛选出的关键影响因子分别为耀斑角Glint A,列号Col,卫星天顶角Sen Z,太阳天顶角Sol Z,经度Lon,纬度Lat,气溶胶AOD,行号Row,风速WS。接着,构建训练、测试样本,根据筛选出的关键影响因子进行多种组合,分别使用多项式回归模型、XGBoost回归模型进行建模分析与预测,分析预测值与模拟值的偏差分布特征、全球分布图、偏差与影响因子的依赖关系分析等。根据MAE、RMSE、R~2评价标准,对模型预测效果进行评价。3、以Python为开发语言,实现了卫星辐射数据质量分析系统,该系统可视化展示了卫星数据分析结果,包括卫星数据质控筛选模块、模拟与观测结果制图模块、偏差影响因子分析模块、遥感器感测空间校正建模模块等。通过应用机器学习中的数据预处理与分析、建模的算法,并结合数据可视化方面的知识,展示各个功能模块结果,为可见光反射波段的辐射数据质量分析研究提供信息支撑,也可以简化操作和研究人员数据模拟的复杂计算过程。