摘要：基于太湖實測葉綠素a濃度數(shù)據(jù)以及同步HJ-1B衛(wèi)星CCD多光譜影像,綜合比較4種機器學(xué)習(xí)模型(隨機森林,RF;支持向量回歸,SVR;反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BPANN;深度學(xué)習(xí),DL)反演太湖葉綠素a濃度的精度、穩(wěn)定性及魯棒性。利用11種波段組合分別建立基于RF、SVR、BPANN和DL的反演模型,篩選出最佳波段組合模型用于驗證和評價。結(jié)果表明,模型精度方面,DL(決定系數(shù)R2=0.91,均方根誤差RMSE=3.458μg/L,相對預(yù)測偏差RPD=3.13)和SVR(R2=0.88,RMSE=3.727μg/L,RPD=2.90)具有較優(yōu)的驗證精度;模型穩(wěn)定性方面,DL模型不易受模型校正樣本數(shù)影響,穩(wěn)定性較好,而RF模型穩(wěn)定性較差;模型魯棒性方面,DL模型不易受噪聲影響,魯棒性較好,其次是SVR、BPANN和RF模型。綜合4種模型的驗證精度、穩(wěn)定性和魯棒性,DL模型在太湖葉綠素a濃度的反演具有較大應(yīng)用潛力,能為研究湖泊水色參數(shù)提供借鑒。
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