应用GA-SVM的渭河水质参数多光谱遥感反演
- 出版年：2009
- 作者：汪西莉；周兆永；延军平
- 单位1：陕西师范大学计算机科学学院
- 出生年：1969
- 学历：博士
- 职称：教授
- 语种：中文
- 作者关键词：支持向量机；遗传算法；水质参数；反演；渭河；SPOT-5
- 起始页：740
- 总页数：10
- 经费资助：国家自然科学基金（编号：40671133）资助。
- 刊名：遥感学报
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1997
- 主管单位：中国科学院
- 主办单位：中国科学院遥感联合中心；中国地理学会环境遥感分会
- 主编：李小文
- 地址：北京市安外大屯路中国科学院遥感应用研究所
- 邮编：100101
- 电子信箱：jrs@irsa.ac.cn
- 网址：http://www.jors.cn
- 卷：13
- 期：4
- 期刊索取号：P625.066 815
- 数据库收录：中国自然科学核心期刊；百种中国杰出学术期刊
- 核心期刊：中国自然科学核心期刊
摘要
建立了基于支持向量机的遥感水质参数反演模型，构建了基于浮点数编码的遗传算法优选模型参数。以渭河为研究对象，基于高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据，分别建立了一元和多元经验模型进行渭河水质参数的反演。在样本数目有限的情况下，提出的GA-SVM方法的反演结果比神经网络和传统的统计回归方法好，且各方法的多元回归结果均好于一元回归的结果。SVM具有强的非线性映射能力，适合小样本情况，由GA实现了模型参数的自动优选，使GA-SVM用于解决回归问题表现出优势。将机器学习和全局优化智能计算方法引入，GA-SVM为渭河陕西段的水环境遥感监测提供了一种新方法，取得了较好的反演结果。