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摘要：本发明公开了一种基于空谱融合与集成学习的水质遥感反演方法，通过构建具有多尺度融合功能和深度残差学习功能的空谱融合模型，并基于Stacking策略构建包括多种基模型和一个元模型的集成学习回归模型，采用空谱融合模型对低空间分辨率的目标水域的哨兵二号卫星图像和高分二号卫星图像特征进行融合，得到高空间分辨率的哨兵二号卫星图像，再提取光谱波段数据，采用每个基模型分别对光谱波段数据进行预测，得到多个初始预测结果，再采用元模型对多个初始预测结果进行预测，得到水质反演数据；优点是在具有较高的水质反演精度的同时，还能适用于中小型湖泊，且能够适用于湖泊的水质长时间序列变化动态监测，满足当前实际应用需要。
主权项：1.一种基于空谱融合与集成学习的水质遥感反演方法，其特征在于通过构建具有多尺度融合功能和深度残差学习功能的空谱融合模型，并基于Stacking策略构建包括多种各不相同的基模型和一个元模型的集成学习回归模型，采用所述的空谱融合模型对低空间分辨率的目标水域的哨兵二号卫星图像和高分二号卫星图像特征进行融合，得到高空间分辨率的哨兵二号卫星图像，提取高空间分辨率的哨兵二号卫星图像中水体的光谱波段数据，得到光谱波段数据，采用集成学习回归模型的每个基模型分别对光谱波段数据进行预测，得到多个初始预测结果，再采用集成学习回归模型的元模型对多个初始预测结果进行预测，得到水质反演数据。
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百度查询： 宁波大学 一种基于空谱融合与集成学习的水质遥感反演方法
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