[发明专利]一种水质遥感多模型协同反演的权重集结优化方法及装置

摘要

本发明公开了一种水质遥感多模型协同反演的权重集结优化方法和装置，包括获取多个采样点的水质参数，并获取表观光学量数据和固有光学量数据，以及卫星遥感数据，根据水质参数、表现光学量数据、固有光学量数据以及卫星遥感数据，建立多个候选水质遥感反演模型，根据精度评价指标选取多个水质遥感反演模型进入遴选模型集合，利用多种模型赋权方法，计算遴选模型集合中每个水质遥感反演模型的权重，利用权重集结方法对选用的模型赋权方法计算的遴选水质遥感反演模型的权重进行集结，得到最优权重，使得针对水质遥感监测领域多模型协同的不同赋权方法计算结果进行综合，从而确定水质遥感反演多模型组合的最优权重，提高模型的预测精度。

主权项

一种水质遥感多模型协同反演的权重集结优化方法，其特征在于，包括：获取研究区域中多个水质采样点处水体的水质参数，并获取采集水样时水体的表观光学量数据和固有光学量数据，以及覆盖所述研究区域的卫星遥感数据，其中，所述表观光学量数据包括离水辐亮度、归一化离水辐亮、反射率、遥感反射比中至少一种；所述固有光学量数据包括吸收系数和散射系数；根据所述水质参数、表观光学量数据、固有光学量数据以及卫星遥感数据，建立多个候选水质遥感反演模型，根据精度评价指标选取多个水质遥感反演模型进入遴选模型集合；利用选用的模型赋权方法，计算所述遴选模型集合中每个水质遥感反演模型的权重，所述模型赋权方法包括数据同化、熵权法、集对分析、贝叶斯模型平均、人工神经网络、粒子群优化算法、遗传算法中至少两种；利用权重集结方法对选用的模型赋权方法计算的遴选模型集合中水质遥感反演模型的权重进行集结优化，得到遴选模型集合中各个水质遥感反演模型的最优权重。