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多光谱信息能否提升遥感估算总悬浮固体的精度？——切萨皮克湾的统计研究

DOI：10.3390/rs10091393 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-22 18:54:08
摘要： 总悬浮固体（TSS）是切萨皮克湾需要监测的重要环境参数，因其会影响沉水植被、病原体数量及其他水生生物的栖息地破坏。该海湾拥有覆盖广泛且持续运行的原位水质监测站网络，其中包括TSS测量项目。卫星遥感能弥补原位采样在时空范围上的局限，已被证明是监测河口系统水质的有效工具。目前多数从卫星海洋色传感器反演河口环境TSS浓度的算法仅利用红光与近红外波段，因其与TSS浓度存在观测相关性。本研究探究了将中分辨率成像光谱仪（MODIS）的额外波长作为输入变量，通过各类统计与机器学习模型能否提升切萨皮克湾卫星反演TSS的精度。在优化出性能最佳的多光谱模型——随机森林回归后，我们将其结果与切萨皮克湾广泛使用的单波段算法进行对比。发现该随机森林模型在保留交叉验证数据集上略优于单波段算法，且在高TSS条件下具有显著优势。两种方法在时空分区的普适性表现相近，但多光谱随机森林模型比单波段算法需要更多数据，因此最终应用目标将决定哪种方法更适用。
作者： Nicole M. DeLuca，Benjamin F. Zaitchik，Frank C. Curriero
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究利用MODIS的额外波长作为统计和机器学习模型的输入，是否能提高切萨皮克湾总悬浮固体的卫星估算精度。

研究成果

使用多个MODIS波段的随机森林模型在高总悬浮固体浓度条件下略优于单波段算法，但两种方法的普适性相当。方法选择取决于应用目标，多光谱方法在特定条件下具有精度优势。

研究不足

多光谱模型数据密集度更高，需要更多计算资源。本研究仅限于切萨皮克湾，可能无法推广到其他河口。由于数据的对数正态分布，高总悬浮物浓度值被低估。与红光/近红外波段250米的空间分辨率相比，多光谱波段的空间分辨率限制为1公里。

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