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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;毛克彪;郭中华;代旺

作者机构：

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(中英文)

ISSN： 2097-5090

年卷期： 2025 年 24 卷 2 期

页码：

收录情况： 无来源刊（2025版）

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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