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面向GF-1 WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究叶绿素a 随机森林 BP神经网络 GF-1 WFV 2020/1/6

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一，常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型，利用地面采样数据，结合GF-1 WFV光谱响应函数，选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法，构建了叶绿素a浓度反演模型；并根据验证数据与实测值之间的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现，随机森林模型的R2为0.895，RMS...