吉林省典型湖库水体浊度反演及时空变化研究
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摘 要：内陆湖库水体是重要的水资源，利用遥感技术监测水体浊度能够快速掌握大范围的水质和水环境状况。该文以Landsat遥感影像为主要数据源，以2017—2020年在吉林省采集的180个水体样本的浊度数据为研究对象，以光谱波段为基础特征变量，基于数学运算构建多种波段组合特征，提取并选择最优特征变量作为模型输入，构建极限梯度提升（XGBoost）和随机森林（RF）机器学习模型对浊度值进行估测，通过对比分析预测结果，选择最优模型对吉林省典型湖库水体浊度进行反演。（剩余8456字）
