고해상도 비접촉 수심 모니터링은 조류 번성 호수 경관 관리 및 보호에 매우 중요합니다. 위성 원격 탐사는 조류 번성 호수 내 미세한 수중 퇴적 특성을 포착할 수 없습니다. 최근 경량 소형 드론 원격 탐사 기술이 얕은 수역에서 초고해상도 수심 탐지에 점차 적용되고 있습니다. 그러나 수심 역산에서 고전적인 로그 모델은 조류 번성 호수에 널리 존재하는 레일리 산란 현상에 적응하기 어렵습니다. 따라서 본 논문은 머신 러닝 모델을 활용하여 드론 영상을 기반으로 한 조류 번성 호수 수심 역산 연구를 진행합니다. 중국 쓰촨성 구이자이구 화화해를 실험 지역으로 선정하여 랜덤 포레스트(RF), 서포트 벡터 머신(SVM), 다층 퍼셉트론(MLP)을 기반으로 한 수심 역산 모델을 훈련하고 검증했으며, 각각의 평균 제곱근 오차는 0.816m, 0.945m, 0.832m입니다. 실험 결과 머신 러닝 모델은 기존 로그 모델에 비해 수심 역산 정확도가 더 높음을 보여주었습니다. 그중 랜덤 포레스트 모델과 다층 퍼셉트론 모델이 서포트 벡터 머신 모델보다 드론 영상을 기반으로 한 조류 번성 호수 수심 역산에 더 적합했습니다.

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