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。
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随机森林回归模型的悬浮泥沙浓度遥感估算
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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