Технология дистанционного зондирования обеспечивает эффективные средства мониторинга концентрации взвешенных частиц (SSC), однако необходимость проверки применимости к рекам с высокой концентрацией SSC в широком диапазоне остается актуальной. На примере гидрологических станций Шицзуйшань и Убу в основном русле Хуанхэ построена модель машинного обучения с использованием метода рекурсивного устранения признаков с перекрёстной проверкой и случайного леса (RFECV-RF), которая через мультиспектральные отражательные характеристики спутника Sentinel-2 дистанционно оценивает высокую концентрацию взвешенного осадка на станциях. Результаты исследования показывают, что модель RFECV-RF достигает коэффициента детерминации R² выше 0.8, в целом способна оценивать SSC в диапазоне (0-44.5) кг/м³ на станциях, однако недооценивает высокие значения SSC; высокая концентрация SSC в широком диапазоне имеет выраженную нелинейную связь с спектральной информацией: признаки, доминирующие в видимом диапазоне, важны для оценки низких концентраций SSC, а признаки в диапазоне от красного до ближнего инфракрасного спектра играют более значимую роль при оценке высоких концентраций SSC; ключевые спектральные признаки B8A, B7/B5 и B8-B11 сохраняют чувствительность в диапазоне SSC (0-44.5) кг/м³, тогда как B3/B8, B4/B8, B5/B6 постепенно насыщаются при увеличении SSC; неопределённости в данных ввода и структуре модели машинного обучения являются основными источниками неопределённости обратной модели, при расширении диапазона SSC растёт 95%-доверительный интервал предсказания и увеличивается относительная ошибка при низких значениях SSC. В целом, модель RFECV-RF подходит для количественного дистанционного определения высоких концентраций SSC и оценки пространственного распределения SSC в речных участках, предоставляя технический ориентир для автоматического мониторинга SSC в реках с высоким содержанием осадка.

концентрация взвешенных частиц; дистанционное зондирование; RFECV; RF; Хуанхэ; спектральная чувствительность; неопределённость