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摘要
针对清洁水体低浓度CDOM内陆水域的水质遥感反演精度不高的问题，基于梯度提升回归树和GF-5卫星数据构建了千岛湖水质CDOM反演模型。利用该模型估算了千岛湖水体CDOM的时空分布，计算CDOM浓度与相关气象数据之间的相关性，分析可能影响CDOM时空格局和动态变化的环境因子。将所构建的梯度提升回归树模型与其他机器学习模型进行了比较，分析结果表明，所构建的梯度提升回归树模型反演CDOM精度相对较高。反演的千岛湖整体CDOM浓度较低(0.005～1.472 m-1),其季节性差异较为显著，秋季>夏季>春季>冬季。各个季节高CDOM浓度分布在位于湖的边缘区，主要是入水口以及湖周围与人类活动密切相关的地方，降雨量会增加千岛湖水体CDOM浓度，气压和风速对水质中CDOM的变化没有显著影响。
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