CN119493943A 一种水体浊度遥感反演方法、系统、介质、设备及程序 (山东大学)_第1页
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文档简介

测高光谱遥感反射率转化为卫星等效遥感反射率,将卫星等效遥感反射率的每个波段进行组与浊度数据的Pearson相关系数,筛选满足设定2获取水环境数据、实测高光谱遥感反射率以及浊度数据,将实测高计算每个单波段和波段组合与浊度数据的Pearson相关系数,筛选满足设定阈值的波3行时实现如权利要求1_6中任一项所述的水体浊度遥感反演方法中9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1_6中任一项所述的水体浊度遥感反演方法中4[0001]本发明涉及水生态环境遥感监测技术领域,尤其涉及一种水体浊度遥感反演方[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技5计算每个单波段和波段组合与浊度数据的Pearson相关系数,筛选满足设定阈值6行如上述第一个方面所述的水体浊度遥感反演方法图4是本发明示出的Landsat_8O7接地表示的方框实际上可以基本并行地执行,或者它们有时也可以按照相反的顺序执行,和/或框图中的方框的组合,可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来[0034]光谱响应函数指的是传感器在每个波长处,接收的辐亮度与入射的辐亮度的比[0036]图4中的B1,B2,B3,B4,B5分别为Landsat_8OB3为绿波段(波段范围533~590nmB4为红波段(波段范围636~673nmB58[0037]这种方法确保了现场测量和卫星观测之间的一致性,提bb[0046]XGBoost分类器的核心思想是通过梯度提升方法逐步训练树,并在每一棵树的构构建一个初始化的浊度遥感反演模型。XGBoost分类器通过梯度提升方法构建一系列回归9一层选择一个特征及其分裂点,使得分裂后的数据子集比分裂前的数据具有更小的误差。λ是正则化参数。H,为节点的Hessian总和,通过调整这些权重来优""=,"+nf,(r)最终模型会通过求得所有树的加权和来预测浊天、无云的天气条件下进行,测量时间限定在10:30至15:00之间。测量范围覆盖400~900采用XGBoost等机器学习算法,结合诊断性光谱特征、浊度监测数据以及水体类在模型开发完成后,将其应用于Landsat_8OLI遥感影像数据,进行浊度遥感反理器执行时实现如上述实施例一所述的水体浊度遥感反演方法中执行上述实施例一所述的水体浊度遥感反演方法现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0090]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一碟、光盘、只读存储记忆体(Read_OnlyMemory,ROM)或随机存储记忆体(Rand

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