随机森林回归模型的悬浮泥沙浓度遥感估算

编号 zgly0001675891

文献类型 期刊论文

文献题名 随机森林回归模型的悬浮泥沙浓度遥感估算

作者 方馨蕊  温兆飞  陈吉龙  吴胜军  黄远洋  马茂华 

作者单位 中国科学院重庆绿色智能技术研究院中国科学院水库水环境重点实验室  中国科学院大学 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2019年04期

年份 2019 

分类号 TP79 

关键词 三峡工程  坝下游河段  水环境遥感  随机森林  遥感监测  MODIS  泥沙反演 

文摘内容 三峡工程蓄水以来,清水下泄,坝下游河段发生了长时间、长距离的沿程冲刷,河流悬浮泥沙浓度发生改变,给沿岸生态系统带来了不利影响。随机森林算法灵活、稳健,已被广泛应用于各类生态环境变量的回归预测分析,但其在水体悬浮泥沙浓度估算方面的能力尚未得到充分认识。基于泥沙站点监测数据和MODIS卫星遥感反射率数据,通过构建随机森林非参数回归预测模型,对三峡工程坝下游宜昌至城陵矶河段在建坝前后14年间(2002年—2015年)各月的悬浮泥沙浓度进行遥感估算。研究表明:(1)基于随机森林的悬浮泥沙浓度估算模型表现较好,模型预测值与实测值间相关性好、预测精度高,优于其他模型(线性回归、支持向量机、人工神经网络模型)。(2)在参与模型构建的MODIS波段变量中,红波段被认为是最重要的预测变量,但不能单独使用它进行预测,悬浮泥沙遥感预测需要多变量共同参与。(3)将悬浮泥沙数据按季节分类所构建的随机森林模型,其平均误差为0.46 mg/L,平均相对均方根误差为12.33%,估算效果最优,能够满足较高精度下悬浮泥沙浓度估算的需求。综上,可以考虑以季节为划分依据,用随机森林回归模型估算悬浮泥沙浓度,并用于后期坝下游河道悬浮泥沙浓度时空反演。