[发明专利]基于改进随机森林的近岸水体叶绿素a浓度遥感反演方法在审
| 申请号： | 201811365431.2 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109409441A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 苏华;张明慧;季博文 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01N21/17 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进随机森林的近岸水体叶绿素a浓度遥感反演方法，利用时间序列遥感影像数据，结合时序浮标观测数据，以“时间连续弥补空间稀疏”为建模策略，采用改进后的随机森林——双权重随机森林方法，建立智能遥感反演模型对近岸水域叶绿素a浓度进行遥感反演，获得很好的反演结果，能直观、准确地展示近岸大范围叶绿素a浓度空间分布。该发明可为近岸水体叶绿素a浓度监测提供了一种宏观、连续、有效的方法，可弥补传统叶绿素a浓度监测的不足，具有较高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 叶绿素a 随机森林 反演 近岸水体 遥感 浓度监测 近岸 遥感影像数据 改进 时序 反演模型 观测数据 空间分布 时间连续 时间序列 浮标 建模 权重 稀疏 直观 水域 智能 宏观 展示 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进随机森林的近岸水体叶绿素a浓度遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取地物光谱反射率和实测浮标数据；步骤S2：根据实测浮标数据，使实测叶绿素a浓度与地物光谱反射率一一对应，并建立特征矩阵和标签矩阵；步骤S3：根据得到的特征矩阵和标签矩阵，采用RReliefF算法进行特征选择；步骤S4：使用bootstrap sampling法进行采样，获取多个样本数据集，分别建立回归决策树；步骤S5：采用weighted voting方法赋予决策树权重，结合基学习器，建立双权重随机森林模型；步骤S6：将特征矩阵作为双权重随机森林模型输入数据，反演提取近岸水体叶绿素a浓度。
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