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申请/专利权人：内蒙古农业大学
申请日：2025-01-02
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119397924A
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本发明为一种水域叶绿素a浓度遥感反演方法、系统、介质及设备，涉及环境监测技术领域，以乌梁素海为研究区域，基于Sentinel‑2遥感卫星图像和乌梁素海实测Chl‑a浓度数据，提出了一种用于特征选择的改进遗传算法，结合蜣螂优化算法DBO优化XGBoost模型，来反演乌梁素海Chl‑a浓度。通过改进遗传算法筛选Chl‑a浓度的遥感特征波段，并将其输入DBO‑XGBoost模型，建立了DBO‑XGBoost乌梁素海Chl‑a浓度反演模型。结果显示，在相同反演模型下，有效地减少了波段间的冗余信息，降低了模型复杂度，同时提升了模型预测性能。‑DBO‑XGBoost模型的决定系数R2为0.9379。均方根误差（RMSE）为2.2566μgL，平均绝对误差MAE为1.9019μgL，为乌梁素海Chl‑a浓度的监测提供了有力的支持。
专利权项：1.一种水域叶绿素a浓度遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：同时获取目标水域的叶绿素a浓度数据与目标水域的遥感图像；对目标水域的遥感图像进行预处理，获得目标波段；基于改进遗传算法对目标波段进行特征波段选择，获得有效波段；引入月份特征，利用二进制数0和1表示，对叶绿素a浓度数据进行选择，得到有效叶绿素a浓度数据；基于有效叶绿素a浓度数据与有效波段，构建XGBoost模型，通过蜣螂优化算法对XGBoost模型的参数进行优化，获得最佳参数训练XGBoost模型；输入待测水域的有效波段数据至最佳参数训练XGBoost模型进行反演，获得待测水域的叶绿素a浓度预测结果。
百度查询： 内蒙古农业大学 一种水域叶绿素a浓度遥感反演方法、系统、介质及设备
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