一种多模型集成学习的土壤含水量反演方法

摘要

本发明公开了一种多模型集成学习的土壤含水量反演方法，先通过融合多源遥感数据来提取土壤含水量反演模型的初始输入特征，然后再基于Stacking框架，通过初始输入特征对框架内的极端随机树和XGBoost模型进行训练，得到不同的土壤含水量预测值，同时提取出温度‑植被干旱指数反演结果，最后通过拟合工具搭建线性回归模型并将极端随机树、XGBoost模型预测的土壤含水量和TVDI反演结果输入至建线性回归模型，从而输出土壤含水量值。