【摘 要】
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基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型.结果表明:绿光波段(0.52～0.59 μm)和红光波段(0.63～0.69 μm)是遥感估算叶绿素a浓度的关键波段,与其他波段组合可以定量估算叶绿素a浓度;分季节构建太湖叶绿素a浓度估算模型效果更好,春、夏、秋、冬各季模型的决定系数R2分别达0.84、0.85、0.96和0.82;
【机 构】
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江苏省气候中心,南京210019;中国人民解放军61175部队,南京210049;上海翔竑信息技术有限公司,上海202172;江苏省常州市气象局,常州213000
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基于2018年和2019年有效观测的高分1号(GF-1)卫星影像和湖面原位观测的叶绿素a浓度数据,利用随机森林算法定量评价特征变量重要性的功能,选择有效特征波段组合,建立了基于原位自动监测数据的太湖叶绿素a浓度的遥感反演模型.结果表明:绿光波段(0.52～0.59 μm)和红光波段(0.63～0.69 μm)是遥感估算叶绿素a浓度的关键波段,与其他波段组合可以定量估算叶绿素a浓度;分季节构建太湖叶绿素a浓度估算模型效果更好,春、夏、秋、冬各季模型的决定系数R2分别达0.84、0.85、0.96和0.82;太湖叶绿素a浓度夏季最高,秋、春季次之,冬季最低;春、秋和夏季叶绿素a浓度空间变化较明显,而冬季变化不明显,叶绿素a浓度高值区主要集中在西部沿岸区、竺山湖、梅梁湖和部分湖心区.研究表明:随机森林模型可以客观确定遥感反演叶绿素a浓度的有效波段,实现大面积内陆水体叶绿素a浓度的高精度估算.
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