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浙江省陆域水体水质参数遥感反演模型构建与应用
编号：3268
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 11:21:03 浏览：822次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 08:06（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp7] 主题7、遥感与地理信息科学
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摘要
由于内陆水体光学信息复杂、水质时空变异性大，对内陆水体水质进行遥感监测需要基于实测数据建立经验统计或机器学习模型，其普适性为主要难点。本文从数据驱动角度出发，基于Sentinel-2遥感影像及浙江省水质自动监测站的高锰酸盐指数、总氮、总磷、氨氮、浊度实测数据，构建了大样本内陆水体水质参数卫星-实测匹配数据集，并结合极端梯度提升树（XGBoost）机器学习算法构建了上述5个水质参数的遥感反演模型。模型在测试集上表现出稳健的性能，并且实测值与卫星反演值在时间序列、空间趋势上都具有良好的一致性，进一步验证了模型的良好性能。本文的研究可为内陆水体水质参数遥感反演模型的建立提供有效参考，为水质遥感动态监测提供技术支撑。
关键词
水质； 卫星遥感； 机器学习； 哨兵2号
报告人
赵雅琪
博士研究生 浙江大学海洋学院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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