【摘 要】
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在城市湖泊的可溶性有机碳（DOC）含量的遥感监测问题中，传统回归模型难以描述非线性关系而不能满足精度的要求，因此，将贝叶斯优化算法引入到随机森林模型的参数优化中，提出一种贝叶斯优化随机森林模型（BO-RF）的城市湖泊DOC质量浓度反演方法。以郑州市天德湖水域为例，基于高时空分辨率的Planet卫星影像数据和实测的DOC水质数据，开展城市湖泊DOC质量浓度的遥感反演方法研究。PEARSON相关性分析
【基金项目】
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国家自然科学基金联合项目（U1704125）；
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在城市湖泊的可溶性有机碳（DOC）含量的遥感监测问题中，传统回归模型难以描述非线性关系而不能满足精度的要求，因此，将贝叶斯优化算法引入到随机森林模型的参数优化中，提出一种贝叶斯优化随机森林模型（BO-RF）的城市湖泊DOC质量浓度反演方法。以郑州市天德湖水域为例，基于高时空分辨率的Planet卫星影像数据和实测的DOC水质数据，开展城市湖泊DOC质量浓度的遥感反演方法研究。PEARSON相关性分析结果表明：反演DOC质量浓度的Planet卫星影像波段最佳波段组合为B2/B4。利用传统回归方法得到的波段比值模型决定系数R~2=0.466,均方根误差RMSE=0.515 mg/L,无法满足精度要求。利用支持向量机和BP神经网络建模精度有所提升，拟合度R~2分别为0.772和0.806,均方根误差RMSE分别为0.328 mg/L和0.302 mg/L。引入贝叶斯优化算法对随机森林模型进行优化得到BO-RF模型，其拟合度R~2=0.865,均方根误差RMSE=0.253 mg/L。优化后的模型BO-RF拟合度较好，模型精度显著提高。贝叶斯优化后的随机森林BO-RF算法更适合反演天德湖水体DOC质量浓度，为城市湖泊水质的遥感监测提供参考。
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