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基于网格搜索优化CatBoost模型的GF-5卫星影像铬离子含量反演研究
引用格式：刘东宜, 屈永华, 冯耀伟, 屈冉, 2024. 基于网格搜索优化 CatBoost 模型的 GF-5 卫星影像铬离子含量反演研究[J].生态环境学报, 33(9): 1460-1470.
亮点
1
利用国产 GF-5 卫星影像的高光谱数据，进行土壤六价铬离子含量的高效监测，展现了高光谱遥感在环境污染监控中的先进性和适用性。
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创新性地通过加法和比值指数来扩展波段间的信息，提升了相关性系数，为传统模型在处理高维数据时提供解决相关系数过低的思路。
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通过网格搜索优化的 CatBoost 模型建立铬离子含量反演模型，并借助 SHAP 分析特征的重要性，提高了模型的解释能力与预测精度。
本研究基于国产 GF-5 卫星的高光谱遥感影像数据，构建了一个优化的 CatBoost 模型，用于反演吉林省安图县污染土壤中的六价铬离子含量。研究通过创新性地引入波段加法和比值指数方法，提升了光谱特征的提取效果。采用网格搜索优化 CatBoost 模型，并结合 SHAP 分析特征重要性，使模型在训练集和验证集中的拟合优度分别达到 0.92 和 0.88。相比传统的偏最小二乘回归、随机森林和卷积神经网络等模型，CatBoost 在泛化性能和鲁棒性上表现更为优异。本研究成果不仅展示了 GF-5 高光谱遥感在土壤重金属污染监测中的潜力，还为未来环境治理提供了科学依据与技术支持。
（1）在直接使用皮尔逊相关系数回归效果不显著的情况下，通过综合波段信息构造波段加法和比值指数，作为反演模型自变量，并基于网格搜索优化CatBoost方法，很好地拟合土壤六价铬离子污染情况，模型在训练集的R2为0.92，并且在验证集R2达到了0.88。该研究为国产GF-5卫星影像在土壤重金属反演等定量遥感研究中提供了一定的参考方法，并为处理不显著的变量提供了新的思路。
（2）通过计算GF-5卫星高光谱比值指数与铬离子含量相关系数，并构建CatBoost回归模型，最终获取的重要波段有R977nm·R990nm−1，R763nm·R845nm−1，R990nm·R977nm−1，R845nm·R793nm−1和R793nm·R802nm−1，是估算六价铬离子含量的特征波段。
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