应用GA-SVM的渭河水质参数多光谱遥感反演

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.