[发明专利]一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法

权利要求书

1.一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、收集各站点的卫星影像，对收集到的卫星影像进行辐射定标，计算出辐射亮度，通过辐射亮度计算出表观反射率，再通过表观反射率计算出遥感反射率；从地表水数据库中导出地表水监测站点信息和水质指标信息数据；

S2、剔除明显异常的站点遥感反射率，并构建遥感反射率曲线集合；剔除水质指标异常值；

S3、通过各站点遥感反射率曲线计算其光谱几何特征数据，将光谱几何特征数据合并为每一列为一个特征，每一行为一个样本的m*n的特征矩阵，将特征矩阵划分为训练集和测试集；将剔除水质指标异常值后的水质指标作为待拟合数据集合并为输出集，将输出集划分为训练输出集和测试输出集；

S4、构建机器学习模型，将训练集输入模型进行训练，得到训练好的模型；

S5、将测试集放入训练好的模型中进行测试，结果用平均相对误差、均方根误差和决定系数来评估评价，将最优模型进行线上部署。

2.根据权利要求1所述的一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，

在所述步骤S2中，使用狄克逊检验法剔除水质指标异常值，使用光谱匹配法剔除明显异常的站点遥感反射率；

所述步骤S2光谱匹配法计算光谱距离的公式为：

式中，D_i²为光谱距离，Rrs_lut(λ_i)为标准光谱曲线数据，Rrs_pixel(λ_i)为样点获取的遥感反射率，λ_i取值为400～900nm，i为卫星波段数；

所述步骤S2光谱匹配法计算光谱最小距离的公式为：

式中，为光谱平均距离，n为站点的数量。

3.根据权利要求1所述的一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，

所述步骤S3中遥感反射率曲线的光谱几何特征数据包括：光谱曲线面积、光谱曲线角度、光谱曲线方向、光谱曲线斜率比和光谱曲线投影长度；

光谱曲线面积计算公式为：f_area＝∫f(λ_i)ΔλdΔλ，式中Δλ为波长间隔，f(λ_i)为波长λ_i处的遥感反射率；

光谱曲线角度计算公式为：其中i,j,k＝{1,2,3,4}且i≠j≠k；i，j，k为卫星波段数；λ_i、λ_j和λ_k为不同卫星波段数对应的波长；Rrs_i、Rrs_j和Rrs_k为不同卫星波段数对应的遥感反射率；

光谱曲线方向计算公式为：其中i，j＝{1,2,3,4}且i≠j；

光谱曲线斜率比计算公式为：其中，i,j,k＝{1,2,3,4}且i≠j≠k；式中Δλ_i,j为i和j卫星波段数对应的波长间隔，Δλ_k,i为i和k卫星波段数对应的波长间隔；

光谱曲线投影长度计算公式为：f_prj＝Rrs_i-Rrs_j，其中i，j＝{1,2,3,4}且i≠j。

4.根据权利要求1所述的一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，

所述步骤S4中构建的机器学习模型主要根据隐含层层数设置不同的学习率，各层差分学习率根据下式计算：

η_i＝η₀/(1-i×α)

式中，i为隐含层层数，η_i为第i层的学习率，η₀为第一层的学习率，α为学习率变化率。

5.根据权利要求1所述的一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法，其特征在于，

所述步骤S5中平均相对误差、均方根误差和决定系数的计算公式分别如下：

平均相对误差：

均方根误差：

决定系数：

式中，为预测值，为观测值的平均值，y_i为观测值，n为测试集数。