[发明专利]基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法

权利要求书

1.一种基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取岛礁浅海区的多光谱反射率；

获取岛礁浅海区的水深控制点的实际水深值；

根据所述多光谱反射率中的近红外和红光波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值；

在所述水深控制点的多光谱反射率中，以同一波段水面以下的反射率的自然对数与深水区的反射率的自然对数的比值作为特征向量的特征分量，同时以悬浮泥沙含量预测值也作为特征向量的特征分量；以水深控制点的实际水深值为预期输出，训练极端梯度提升模型；

将所述岛礁浅海区的多光谱反射率输入至所述极端梯度提升模型进行时空序列连续反演，获得水深预测值。

2.根据权利要求1所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于：所述将所述岛礁浅海区的多光谱反射率输入至所述极端梯度提升模型进行时空序列连续反演，获得水深预测值的步骤之后，还包括：

获取岛礁浅海区的水深验证点的实际水深值；

根据所述水深验证点的实际水深值与通过时空序列连续反演获得的水深验证点的水深预测值计算反演精度，并建立反演精度与实际水深值的关系模型。

3.根据权利要求1所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于：所述获取岛礁浅海区的多光谱反射率，包括：

获取岛礁浅海区的中高分辨率的多光谱遥感数据；

通过大气校正和小波变换对多光谱遥感数据进行数据预处理；

将预处理后的多光谱遥感数据转换为多光谱反射率。

4.根据权利要求1或2所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于：所述实际水深值根据多光谱遥感数据的来源卫星的过境时间，对岛礁浅海区的水深控制点或水深验证点进行实测和潮汐校正而获得。

5.根据权利要求1所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于：所述根据所述多光谱反射率中的近红外和红光波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值的步骤，具体通过如下关系模型进行计算：

式中，R_nir和R_red分别为近红外波段和红光波段的反射率，TSS为悬浮泥沙浓度，单位为mg/L，a，b，c为回归系数。

6.根据权利要求5所述的基于极端梯度提升的岛礁浅海水深预测方法，其特征在于：所述根据所述多光谱反射率中的近红外和红外波段反射率计算水深控制点的悬浮泥沙含量预测值的步骤之后，还包括：

获取水深控制点的悬浮泥沙含量实测值；

根据所述悬浮泥沙含量实测值对悬浮泥沙含量预测值进行精度验证和对所述关系模型进行校准。