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基于机器学习的宁夏地区地表温度反演

文献类型： 中文期刊

作者： 肖柳瑞 1 ; 毛克彪 2 ; 郭中华 1 ; 代旺 1 ;

作者机构： 1.宁夏大学 电子与电气工程学院

2.中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所

关键词： 地表温度反演;机器学习;热红外遥感;MODIS;宁夏

期刊名称： 西北工程技术学报

ISSN： 1671-7244

年卷期： 2025 年 24 卷 002 期

页码： 130-136

摘要： 针对宁夏地区地表温度高精度反演的需求,基于Aqua卫星上搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)提供的热红外波段的亮度温度数据,结合辅助数据,采用 5 种适用于回归任务的机器学习模型——梯度提升树(GBDT)、极端梯度提升算法(XGBoost)、轻量级梯度提升机(LightGBM)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF),对宁夏地区地表温度进行反演研究;通过多指标评估模型性能,并选取最优模型对宁夏地区地表温度反演结果进行分析.结果表明,XGBoost模型表现出更高的精度和鲁棒性,与MODIS地表温度产品交叉验证中均方根误差达 1.22 K,平均绝对误差为 0.91 K;站点验证中均方根误差达 2.07 K,平均绝对误差为 1.47 K.此外,季节分析结果显示,XGBoost模型在秋季和春季的反演效果优于夏季和冬季.研究不仅证实了XGBoost在地表温度反演中的优越性,更为区域尺度地表温度估算提供了可靠方法,对相关研究具有重要参考价值.

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