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refactor: PhysicalFeature 精炼至 15 个指数 — 砍冗余比值 + 补 BGA 公式

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- 删除 6 个无明确物理意义的波段比值(R700_R670 等)
- 新增 PC_ND: (R650-R620)/(R650+R620) 藻蓝归一化差值
- 最终 15 个: 通用4 + Chl5 + BGA3 + Turb3
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duxin
2026-07-29 17:43:15 +08:00
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src/preprocessing/spectral_Preprocessing.py
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@ -436,7 +436,7 @@ class MNFTransformer(TransformerMixin, BaseEstimator, _ArrayAsFloat64):
# ============================================================================ # ============================================================================
class PhysicalFeatureExtractor(TransformerMixin, BaseEstimator, _ArrayAsFloat64): class PhysicalFeatureExtractor(TransformerMixin, BaseEstimator, _ArrayAsFloat64):
"""从原始高光谱波段计算 20 个精选水质/植被指数。 """从原始高光谱波段计算 15 个精选水质/植被指数。
涵盖通用植被指数 + Chl/BGA/Turb 等指标，覆盖全部 13 个预测目标。 涵盖通用植被指数 + Chl/BGA/Turb 等指标，覆盖全部 13 个预测目标。
使用最近的传感器波段匹配目标波长，无需外部公式库。 使用最近的传感器波段匹配目标波长，无需外部公式库。
@ -444,34 +444,28 @@ class PhysicalFeatureExtractor(TransformerMixin, BaseEstimator, _ArrayAsFloat64)
输入 X 为 DataFrame 时自动解析列名；ndarray 时需在 __init__ 传入 wavelengths。 输入 X 为 DataFrame 时自动解析列名；ndarray 时需在 __init__ 传入 wavelengths。
""" """
# (名称, 分子波长nm, 分母波长nm) # (名称, 公式类型, 目标波长nm_a, 目标波长nm_b)
# ratio 型: (A-B)/(A+B); ratio_single 型: A/B # ratio 型: (A-B)/(A+B); ratio_single 型: A/B
_INDEX_DEFS = [ _INDEX_DEFS = [
# ── 通用植被/水体指数 ── # ── 通用植被/水体指数 (4个) ──
('NDVI', 'ratio', 800.0, 670.0), ('NDVI', 'ratio', 800.0, 670.0),
('NDWI', 'ratio', 550.0, 800.0), ('NDWI', 'ratio', 550.0, 800.0),
('MNDWI', 'ratio', 550.0, 1600.0), ('MNDWI', 'ratio', 550.0, 1600.0),
('EVI', 'ratio', 800.0, 670.0), # EVI 简化: (NIR-R)/(NIR+R) ('EVI', 'ratio', 800.0, 670.0),
# ── Chl 叶绿素 ── # ── Chl 叶绿素 (5个) ──
('NDCI', 'ratio', 708.0, 665.0), ('NDCI', 'ratio', 708.0, 665.0),
('CIgreen', 'ratio_single', 750.0, 550.0), ('CIgreen', 'ratio_single', 750.0, 550.0),
('CIrededge', 'ratio_single', 750.0, 705.0), ('CIrededge', 'ratio_single', 750.0, 705.0),
('MCI', 'ratio', 709.0, 665.0), ('MCI', 'ratio', 709.0, 665.0),
('SABI', 'ratio', 800.0, 670.0), ('SABI', 'ratio', 800.0, 670.0),
# ── BGA 藻蓝蛋白 ── # ── BGA 藻蓝蛋白 (3个) ──
('PC_ratio1', 'ratio_single', 620.0, 600.0), ('PC_ratio1', 'ratio_single', 620.0, 600.0),
('PC_ratio2', 'ratio_single', 650.0, 620.0), ('PC_ratio2', 'ratio_single', 650.0, 620.0),
# ── Turb 浊度 ── ('PC_ND', 'ratio', 650.0, 620.0), # 藻蓝 ND 指数
# ── Turb 浊度 (3个) ──
('Turb_RedNIR', 'ratio_single', 800.0, 670.0), ('Turb_RedNIR', 'ratio_single', 800.0, 670.0),
('Turb_GreenRed','ratio_single', 550.0, 670.0), ('Turb_GreenRed','ratio_single', 550.0, 670.0),
('Turb_NIRGreen','ratio_single', 800.0, 550.0), ('Turb_NIRGreen','ratio_single', 800.0, 550.0),
# ── 其他有用比值 ──
('R700_R670', 'ratio_single', 705.0, 670.0),
('R550_R670', 'ratio_single', 550.0, 670.0),
('R800_R550', 'ratio_single', 800.0, 550.0),
('R800_R700', 'ratio_single', 800.0, 705.0),
('R670_R550', 'ratio_single', 670.0, 550.0),
('R670_R440', 'ratio_single', 670.0, 440.0),
] ]
def __init__(self, wavelengths=None): def __init__(self, wavelengths=None):