一种基于实测数据和机器学习的养殖水体溶解氧浓度遥感估算方法

本发明提供一种基于实测数据和机器学习的养殖水体溶解氧浓度遥感估算方法，属于水文遥感技术领域，方法如下，建立溶解氧建模变量数据集，变量数据集包括遥感反射率数据和经验模态分解数据；构建RF模型，将变量数据集和卫星过境当天进行的实测溶解氧浓度数据进行对RF模型、SVR机器学习模型和XGBoost机器学习模型训练，选择精度最高的模型进行预测。将经验模态分解与机器学习算法相结合，通过对水体光谱信号的自适应分解和特征重构，建立适用于养殖鱼塘的溶解氧浓度高精度预测模型，实现对养殖鱼塘溶解氧浓度的大范围监测。基于实测数据，深入分析养殖鱼塘溶解氧浓度的时空分布特征及其关键影响因素，为区域尺度水产养殖水质监测与科学管理提供依据。