基于遥感影像与机器学习算法的近海养殖铵盐反演方法研究

《Aquaculture International》：A methodological approach for retrieval of ammonium in coastal aquaculture based on remotely sensed imagery and machine learning algorithms

本刊推荐：为应对近海养殖水体铵盐(NH4+)传统监测方法成本高、效率低的问题，研究人员开展基于Sentinel-2遥感影像与机器学习算法的反演方法研究。通过结合逐步回归分析与方差膨胀因子(VIF)的特征筛选方法，成功构建以B2、B3、B4、B11波段和水深为参数的优化模型，其中梯度提升(catboost)与支持向量机(SVM)表现最佳。该研究为非光学活性水质参数的遥感监测提供了创新方法学框架。

　　

在蓝色经济的浪潮中，近海养殖业如同海上牧场般蓬勃发展，但养殖活动产生的铵盐(NH₄⁺)排放却如同隐形杀手，可能引发水体富营养化等生态危机。传统监测方式如同大海捞针——科研人员需要乘船实地采样，再通过实验室分析获得数据，这种点状监测不仅成本高昂，更难以捕捉污染物的时空动态变化。正当业界为监测难题困扰时，遥感技术带来了转机：卫星可定期拍摄地球影像，如同为海洋安装了一双“天眼”。然而铵盐作为非光学活性物质，在可见光和近红外波段几乎不产生直接信号，这使得遥感反演如同在黑暗中寻找钥匙，挑战重重。

发表于《Aquaculture International》的最新研究提出了一种创新解决方案。研究团队将目光投向希腊帕加西蒂科斯湾的网箱养殖区，通过结合卫星遥感与机器学习算法，建立起一套铵盐浓度智能反演体系。这项研究的独特之处在于，它首次将方差膨胀因子(VIF)这一统计学工具引入遥感特征筛选流程，有效解决了多光谱波段间共线性这一长期被忽视的技术瓶颈。

研究团队采用的方法学框架包含三个关键环节：首先通过现场采样获取28个站点的铵盐浓度实测数据，同步记录水深参数；继而提取Sentinel-2卫星对应像素的反射率值，涵盖B2(490nm)、B3(560nm)等9个光谱波段；随后运用逐步回归分析筛选关键变量，并创新性地引入VIF指标消除变量间多重共线性。最终确定的五个预测因子(B2、B3、B4、B11波段反射率及水深)被输入六种机器学习模型进行性能比对。

特征筛选方法的创新突破

逐步回归分析初步识别出B4(665nm)和B11(1610nm)波段为铵盐估算的最重要变量。但研究并未止步于此——团队进一步发现，仅依靠相关系数判断变量关联性存在局限，遂引入VIF指标进行深度筛选。当VIF≥10时，认为变量存在严重共线性需予剔除。这种双重筛选机制既保留了光谱信息的有效性，又避免了模型过拟合风险，为遥感数据预处理建立了新标准。

机器学习模型的性能对决

在模型竞技场上，六种算法展开了激烈角逐。梯度提升(catboost)以总分3.976拔得头筹，尤其在R²指标上表现突出；支持向量机(SVM)虽总分略逊(3.753)，但在RMSE(均方根误差)、MAE(平均绝对误差)等误差指标上更具优势。值得注意的是，不同模型在各指标上的此消彼长，揭示了算法选择需结合具体应用场景的深层规律。

方法论的科学价值与实践意义

该研究最大的贡献在于构建了一套可复用的技术路径：通过VIF与逐步回归的组合拳，有效破解了多光谱数据共线性难题。这种方法的普适性使其可延伸至其他非光学活性水质参数（如磷酸盐）的监测中。对于养殖企业而言，该技术可实现每周一次的铵盐分布制图，成本仅为传统方法的十分之一；对于环境监管部门，则能首次实现养殖区水质的大范围、动态化监管。

讨论部分深入剖析了该技术的应用边界与改进方向。在近海复杂水体环境中，悬浮泥沙、黄色物质等干扰因素仍可能影响反演精度。未来研究可探索将无人机高光谱遥感与卫星影像融合，形成“天地一体”的立体监测网络。此外，季节变化对模型稳定性的影响也值得持续关注——团队已通过引入“季节”变量进行初步校正，但更长期的数据积累将进一步提升模型鲁棒性。

这项研究犹如在海洋监测领域投下的一颗“智能监测种子”，其价值不仅在于解决了铵盐反演的具体问题，更开创了多源数据融合分析的新范式。随着更多卫星星座的组网发射和人工智能算法的迭代升级，这种“卫星+AI”的监测模式有望成为海洋环境保护的标配工具，让曾经“看不见”的水质参数变得“触手可及”，最终实现经济发展与生态保护的和谐共赢。