信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2011年
4期
532-536
,共5页
高分辨遥感影像%粒子群优化算法%支持向量回归%参数优选%水质反演
高分辨遙感影像%粒子群優化算法%支持嚮量迴歸%參數優選%水質反縯
고분변요감영상%입자군우화산법%지지향량회귀%삼수우선%수질반연
为进一步提高多光谱图像水质反演的精度,提出了一种基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型.该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,采用交叉验证CV(cross validation)估计模型推广误差并使用PSO优选SVR模型参数,实现了模型参数的自动全局优选,在训练好的SVR模型基础之上对水质进行反演.以渭河陕西段为例进行实证研究,实验结果表明,本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模型有更高的反演精度,为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法.
為進一步提高多光譜圖像水質反縯的精度,提齣瞭一種基于PSO優選參數的SVR水質參數遙感反縯模型.該模型利用高分辨率多光譜遙感SPOT-5數據和水質實地鑑測數據,採用交扠驗證CV(cross validation)估計模型推廣誤差併使用PSO優選SVR模型參數,實現瞭模型參數的自動全跼優選,在訓練好的SVR模型基礎之上對水質進行反縯.以渭河陝西段為例進行實證研究,實驗結果錶明,本文提齣的水質反縯模型較常規的線性迴歸模型有更高的反縯精度,為內陸河流環境遙感鑑測提供瞭一種新方法.
위진일보제고다광보도상수질반연적정도,제출료일충기우PSO우선삼수적SVR수질삼수요감반연모형.해모형이용고분변솔다광보요감SPOT-5수거화수질실지감측수거,채용교차험증CV(cross validation)고계모형추엄오차병사용PSO우선SVR모형삼수,실현료모형삼수적자동전국우선,재훈련호적SVR모형기출지상대수질진행반연.이위하협서단위례진행실증연구,실험결과표명,본문제출적수질반연모형교상규적선성회귀모형유경고적반연정도,위내륙하류배경요감감측제공료일충신방법.
