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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多源遥感信息和机器学习算法的缺资料河湖水位预测方法，利用多个卫星测高产品获取河湖历史水位数据，利用多个遥感降水产品获取河流、湖泊流域的历史降水数据，利用多个遥感蒸散发产品获取河流、湖泊流域的历史蒸散发数据；引入机器学习模型，将遥感反演河湖水位数据、降水数据和蒸散发数据作为主要训练数据，以水位为预测变量、降水及蒸散发作为主要预测因子，建立河湖水位智能预测模型，利用订正后的未来降水预报数据预测河湖未来的水位变化情况。优点是：通过大数据方法学习流域气象要素与河湖水位的驱动相应机制，减少传统机理模型对物理过程刻画不准确而带来的误差及不确定性，从而进一步提升河湖水位的预测精度。

主权项：1.一种基于多源遥感信息和机器学习算法的缺资料河湖水位预测方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、卫星遥感产品获取及初步处理：基于目标河流、湖泊及其流域范围文件，获取并处理卫星测高水位产品、卫星遥感降水产品以及卫星遥感蒸散发产品，以分别获取卫星测高水位产品反演数据、卫星遥感降水产品反演数据以及卫星遥感蒸散发产品反演数据；S2、多源遥感反演数据的最优融合：基于各反演数据的时间范围的交集将各反演数据插值到日尺度上并排序；采用广义三角帽方法对多组反演数据进行最优融合，获取目标河湖最优融合水位、河湖流域最优融合降水量和蒸散发量；S3、河湖水位智能预测模型构建：基于多种机器学习模型构建河湖水位智能预测模型，并将最优融合河湖水位、降水量和蒸散发量划分为训练集和测试集，针对各机器学习模型利用训练集做空间n折交叉检验并在每次交叉检验时利用测试集进行测试，将整个训练集上模型输出的n份预测值首尾叠加作为训练集的预测值，并通过评价指标评价模型精度，训练得到最优的河湖水位智能预测模型；S4、未来河湖水位预测：基于降水、蒸散发反演数据的平均值与降水、蒸散发预报结果平均值的比值，获取修正因子；将利用修正因子订正后的未来降水预报数据及蒸散发预报数据输入最优的河湖水位智能预测模型中，获取未来相应时段河湖的水位变化情况。

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