本发明公开了一种结合预分类与机器学习的叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据及水体的叶绿素a浓度值；然后对反射率数据进行预分类，求取不同分类数目下的误差平方和，根据误差平方和确定真实聚类数目K；再将采集的反射率数据分成K类，并在不同尺度下进行连续小波变换，得到每一类的小波系数；将各类小波系数与实测的叶绿素a浓度值进行相关性分析，筛选出相关系数大于预设阈值的小波系数；接着将筛选出的各类小波系数进行支持矢量回归建模，并进行超参数优化，最终得到叶绿素a浓度反演模型，模型可用来根据反射率的小波系数反演出二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。

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