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188宝金博页面版:  基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型 A Model for Water Quality Remote Retrieval Based on Support Vector Regression with Par

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内容提示：第４０卷第４期２０１１年８月信息与控制ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，０１．４０．Ｎｏ．４Ａｕｇ．，２０１１ＤｏＩ：１０．３７２们ＰＪ．１２１９．２０１１．００５３２基于ＰＳＯ优选参数的ＳＶＲ水质参数遥感反演模型何同弟，李见为，黄鸿（重庆大学光电技术及系统188宝金博页面版部重点实验室，重庆４０００３０）摘要；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（ｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）估计模型推广误差并使用ＰＳＯ优。ＶＲ模型参数，实现Ｊ，模型参数的自动全局优。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...

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第４０卷第４期２０１１年８月信息与控制ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，０１．４０．Ｎｏ．４Ａｕｇ．，２０１１ＤｏＩ：１０．３７２们ＰＪ．１２１９．２０１１．００５３２基于ＰＳＯ优选参数的ＳＶＲ水质参数遥感反演模型何同弟，李见为，黄鸿（重庆大学光电技术及系统188宝金博页面版部重点实验室，重庆４０００３０）摘要；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（ｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）估计模型推广误差并使用ＰＳＯ优。ＶＲ模型参数，实现Ｊ，模型参数的自动全局优。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。关键词：高分辨遥感影像；粒子群优化算法；支持向量回归；参数优。水质反演中图分类号：Ｘ８３册９文献标识码：Ａ文章编号：１００２－０４１１（２０１１）－０４．０５３２．０５ＡＭｏｄｅｌｆｏｒＷａｔｅｒＱｕａｌｉｔｙＲｅｍｏｔｅＲｅｔｒｉｅｖａｌＢａｓｅｄｏｎＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎｗｉｔｈＰａｒａｍｅｔｅｒｓＯｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ‘ ＨＥＴｏｎｇｄｉ，ＬＩＪｉａｎｗｅｉ，ＨＵＡＮＧＨｏｎｇ（ＫｅｙＬａｂＯｎＯｐｔｏｅｌｅａｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＳｙｓｔｅｍｏｆＳｔａｔｅＥｄｕｃａｔｉｏｎＭｉｎｉｓｔｒｙ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３０．Ｃｈ／ｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｒｅｔｒｉｅｖａｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｕｌｔｉ?ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ，ａｍｏｄｅｌｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｆｏｒｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｒｅｍｏｔｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＳＶＲ）ｗｉｔｈｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）．Ｂａｓｅｄｏｎｈｉ曲．ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｕｌｔｉ—ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅＳＰＯＴ－５ｄａｔａａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｆｉｅｌｄｄａｔａ，１ｋｍｏｄｅｌＵＳｅＳＣＶ（ｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）ｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｅｒｒｏｒａｎｄａｄｏｐｔｓＰＳＯｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＳＶＲｍｏｄｅｌ．Ｔｈｕｓ．ａｕｔｏｍａｔｉｃｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｉｓｒｅｔｒｉｅｖｅｄｂｙｔｈｅｔｒａｉｎｅｄＳＶＲ．１１碡ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｒｅｔｒｉｅｖａｌｓｏｆＷｅｉｈｅＩｂｖｅｒｉｎＳｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ．１ｃ１１ｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄｍｏｄｅｌｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｈａｎｔｈｅｒｏｕｔｉｎｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｉｎｌａｎｄｒｉｖｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈ —ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ；ｐａｒｔｉｃｌｅＳＷ０１＂Ｉｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；ｐａ－ｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｒｅｔｒｉｅｖａｌ１引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）当今世界，水资源不足和污染构成的水资源危机成为任何一个国家在政治、经济和技术上所面临的复杂问题和社会经济发展的主要制约冈素．近年来随着人口的快速增长、城市城区的扩建、工农业的迅速发展、污水的大量排放等，我国的水资源污染情况越来越严重．常规的水质监测方法是人工取样进行实时实地监测，这种方法只能了解监测断面上的表面水质状况，但对于整个水体而言，这些测点数据只具有局部和典型的代表意义（１ｊ．目前国内水环境遥感监测的研究主要针对长江１２－３】、珠江【４】、湘江【５｜、汉江１６】、太湖［７－ｓ］、千岛湖【９】等较大面积水域，而针对内陆河流采用ＳＰ叽数据进行定量遥感反演的研究目前还很少．因此，建立适当的模型进行连续、大范围的水质监测，这对于内陆河流的遥感水质定量监测有着重要的现实意义．遥感反演水质是一个非线性的过程，影响因素较多，利用线性回归来估计反演结果不精确．结合本文数据自身的小样本特点以及模型参数优选的复杂性，本文采用ＣＶ估计模型推广误差并使用ＰＳＯ优。ＶＲ模型参数，其中ＣＶ采用４折交叉验证．将基于参数优选的ＳＶＲ回归模型用于渭河陕西段水域部分水质变量的遥感水质反演，构建基于ＳＶＲ的各水质变量多元反演模型，并将反演结果与传统统计多元回归得到的结果进行比较分析，最后将构建好的ＳＶＲ模型用于咸阳至耿镇段整体水域反演，基金项目：国家自然科学基金资助项目（４０６７１１３３）；重庆市科技攻关重点资助项目（ＣＳＴＣ２００９ＡＢ２２３１）．通讯作者：何同弟，ｇｇｙ２０００２６＠１２６．锄收稿原用／惨凹：２０１０４１４－０７／９－０１０－０８—１８／２０１０－１１—２４万方数据

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