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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种顾及空间自相关的CatBoost‑GPP遥感估算模型的构建方法集系统，包括：获取研究区范围内影响植被总初级生产力GPP的变量数据，并对各变量数据进行预处理；根据研究区范围内的监测站点坐标构建空间邻接矩阵并根据空间邻接矩阵筛选特征向量；以预处理后的变量数据作为自变量、步骤2中筛选出的特征向量作为协变量，构建用于估算植被总初级生产力的CatBoost‑GPP遥感估算模型；将研究区范围内的监测站点的GPP观测值及对应的自变量数据整理成数据集，并将该数据集划分为训练集和验证集；采用训练集训练CatBoost‑GPP遥感估算模型并采用验证集进行验证得到优化后的CatBoost‑GPP遥感估算模型。本发明考虑了空间自相关性和异质性对GPP估算的影响，提高了模型的估算精度。
主权项：1.一种顾及空间自相关的CatBoost-GPP遥感估算模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取研究区范围内影响植被总初级生产力GPP的变量数据，并对各变量数据进行预处理；步骤2、根据研究区范围内的监测站点坐标构建空间邻接矩阵并根据空间邻接矩阵筛选特征向量；步骤3、以预处理后的变量数据作为自变量、步骤2中筛选出的特征向量作为协变量，构建CatBoost-GPP遥感估算模型；步骤4、将研究区范围内的监测站点的GPP观测值及对应的自变量数据整理成数据集，并将该数据集划分为训练集和验证集；采用训练集训练CatBoost-GPP遥感估算模型并采用验证集进行验证得到优化后的CatBoost-GPP遥感估算模型，优化后的CatBoost-GPP遥感估算模型用于估算植被总初级生产力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 顾及空间自相关的CatBoost-GPP遥感估算模型的构建方法
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