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申请/专利权人：中国科学院上海技术物理研究所;上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心)
摘要：本发明公开了一种基于Catboost和近端高光谱遥感影像的内陆小水体TN和TP监测方法，属于水质监测技术领域。利用遥感和机器学习方法进行水质监测，为内陆水体富营养化监测与管理提供了可靠的技术手段。针对当前卫星数据监测小型水体空间、光谱分辨率不足的问题，本发明的方法利用近端高光谱遥感影像数据构建了TN和TP的反演模型，包括：影像数据采集和预处理；地面数据采集并预处理；影像与地面数据配准；特征波段选取与模型建立；将模型应用到影像上获取空间分布。本发明的方法可以应用到内陆小型湖泊和河流中，实现小型水体的准确检测。
主权项：1.一种基于Catboost和近端高光谱遥感影像的内陆小水体TN和TP监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：在所选研究区域采集近端数据并进行预处理；S2：在所选研究区域采集TN、TP浓度数据和光谱反射率数据并进行预处理；S3：机器学习输入特征的选取；S4：基于特征波段和TN、TP浓度数据，利用Catboost机器学习算法建立TN、TP反演模型；S5：将TN、TP模型分别应用到近端高光谱影像上获取TN、TP的空间分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院上海技术物理研究所 上海市环境监测中心(上海长三角区域空气质量预测预报中心) 一种基于Catboost和近端高光谱遥感影像的内陆小水体TN和TP监测方法
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