多模型优化集成的植被总初级生产力估算方法与系统

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多模型优化集成的植被总初级生产力估算方法与系统
申请号:CN202510954479
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120448983A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种多模型优化集成的植被总初级生产力估算方法与系统,属于遥感技术领域,包括:构建多个动态植被子模型,各模型根据自身初始化和状态设定独立运行,模拟生成各自的GPP结果;优化模型权重,将各子模型模拟的GPP结果作为自变量,将同期的卫星观测GPP遥感数据作为因变量,应用XGBoost算法构建模型并进行超参数优化,获得子模型权重;根据子模型权重形成集成模型;利用该集成模型对预设的长时间序列的植被总初级生产力进行估算,以获得估算结果。本发明通过XGBoost优化多模型集成权重,改善了传统方法集成方式单一、权重分配不合理导致GPP估算精度低的问题。
技术关键词
总初级生产力 XGBoost算法 植被 多模型 超参数 动态 非线性多变量 时间段 卫星观测数据 表达式 可读存储介质 估算系统 误差 训练集 数学 处理器 遥感技术 集成模块 序列
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