[发明专利]浑浊湖泊总磷浓度遥感估算方法

权利要求书

1.一种浑浊湖泊总磷浓度遥感估算方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)构建总磷建模变量集，所述变量集由如下数据构成：

遥感各波段遥感反射率数据R_rc、其不同形式的数学变换及组合数据，像元FAI数值及像元时空信息；

2)计算变量集中所有变量的重要性指数，将变量按照重要性指数降序排序，作为输入参数依次输入BST模型，将星地同步调查得到的实测总磷浓度数据作为模型输出，进行模型训练，根据模型精度筛选出敏感变量，获取反演模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括，分析湖泊水体光学活性和磷赋存特征，判断湖泊水体是否属于浑浊水体，对于浑浊水体，基于所述步骤进行湖泊总磷浓度估算。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于叶绿素a和总悬浮物浓度进行水体光学活性分析，利用Pearson系数判断二者之间的关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，遥感数据源为MODIS level-1B影像数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括，对影像数据进行预处理：利用SeaDAS，基于辐射传输模型产生的查找表对MODIS level-1B影像数据进行水汽、臭氧吸收和瑞利散射的校正，得到R_rc数据；之后以R_rc,21300.021为依据，提取湖泊水体，去除云和陆地覆盖的影像区域，对预处理后的R_rc数据进行变量集构建。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感各波段遥感反射率数据R_rc的不同形式的数学变换包括其倒数，对数，指数，开方和平方；所述组合包括任意两波段之间相加、相减、相乘、相除和归一化组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像元时空信息包括像元经度、纬度及日期信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对用于建模的星地同步样点数据进行筛选，包括：①结合采样点定位数据和卫星影像去除云覆盖的样点；②以FAI-0.04为依据，剔除藻华覆盖样点；③基于卫星影像快视图，剔除太阳耀斑覆盖的样点；④结合采样时间和卫星过境时间数据，使用±3h的时间窗口匹配数据集。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述BST模型利用XGBoost包实现，其内部结构调整参数包括learning_rate、max_depth、subsample、min_child_weight、colsample_bytree、reg_alpha；在保持较高预测精度的前提下，以低learning_rate、max_depth、subsample、learning_rate、colsample_bytree和高reg_alpha这一原则进行调参，获取最优的模型结构参数。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括，采用刀切法对模型精度进行交叉验证，随机选取75％的样本用于训练，25％的样本用于验证，通过5组随机选择的训练集和验证集，基于平均RMSE和MRE对模型性能进行评价，选择精度最高的模型作为最终的总磷估算模型。