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摘要
为建立针对城市河流水质参数稳定且准确的无人机遥感反演模型，以邯郸市境内滏阳河5个河段为研究样区，基于三期无人机多光谱影像和水体氨氮浓度实测数据，构建了4种数学统计模型与XGBoost模型，并在模型验证和评价的基础上选取最优模型对研究区氨氮浓度进行时空分布反演及分析。结果表明：（1）XGBoost模型反演效果优于数学统计模型，决定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差整体优于数学统计模型，表现出较强的拟合能力和较高的预测精度；（2）无人机遥感反演技术适用于城市河流氨氮浓度反演，多光谱数据B1波段在建模中起关键作用；（3）邯郸市滏阳河流域各河段的整体氨氮浓度依次为2020年12月＞2020年8月＞2021年5月，呈现出一定的季节性差异特征。
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