La técnica de inversión por teledetección proporciona un medio eficiente para monitorear la concentración de sedimentos en suspensión (SSC), pero es necesario validar su aplicabilidad en ríos con un amplio rango y alta concentración de SSC. Usando las estaciones hidrológicas de Shizuishan y Wubu en el cauce principal del río Amarillo como estaciones de medición, se construyó un modelo de aprendizaje automático basado en eliminación recursiva de características con validación cruzada - bosque aleatorio (RFECV-RF), utilizando información de reflectancia multiespectral del satélite Sentinel-2 para invertir la concentración alta de sedimentos suspendidos en las estaciones. Los resultados muestran que el modelo RFECV-RF alcanza un coeficiente de determinación R² mayor a 0.8, pudiendo estimar en general la SSC en el intervalo (0-44.5) kg/m³ en las estaciones, aunque subestima las concentraciones altas de SSC; la SSC de alta concentración y amplio rango muestra una relación claramente no lineal con la información espectral, las características dominadas por luz visible son importantes para invertir SSC baja, mientras que las características dominadas por la región espectral del rojo al infrarrojo cercano son importantes para invertir SSC alta; en las características espectrales clave, las bandas B8A, B7/B5 y B8-B11 permanecen sensibles en el rango SSC (0-44.5) kg/m³, mientras que B3/B8, B4/B8 y B5/B6 se saturan gradualmente con el aumento de SSC; la incertidumbre en los datos de entrada y en la estructura del modelo de aprendizaje automático son las principales fuentes de incertidumbre del modelo de inversión, y al ampliar el rango de SSC, el ancho del intervalo de confianza al 95 % del modelo aumenta y también aumenta el sesgo relativo en los valores bajos de SSC. En resumen, el modelo RFECV-RF puede usarse para invertir cuantitativamente SSC de alta concentración y amplio rango y estimar la distribución espacial de SSC en tramos fluviales, proporcionando una referencia técnica para métodos automáticos de monitoreo de SSC en ríos con alta carga de sedimentos.

concentración de sedimentos en suspensión; teledetección inversa; RFECV; RF; río Amarillo; sensibilidad espectral; incertidumbre