基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价，利用随机森林(Random Forest, RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明，当决策树的棵数ntree=300，分裂属性集中属性个数mtry=2时，在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%，在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%，该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点, 能够有效进行水质评价。

2、问题分析由于图片数据由专业人士获取，因此我们的分析主要从数据采集完成后如下五个步骤着手分析问题：①、数据转换：为了将图像数据转换为计算机能够识别的形式，通过

(2)利用这些特征数据去总结，学习出一个处理系统或者模型出来，使它具备水质类别划分的能力 （1）一阶颜色矩一阶颜色矩采用一阶原点矩，反映图像的整体明暗程度 （2

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