PSO优选参数的SVR水质评价方法

• 作者: 何同弟 李见为 黄鸿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 粒子群优化算法 参数优选 高分辨遥感影像 水质评价
• 年，卷（期）: 2010,（24）
• 页码范围: 11-14
• 分类号: TP391
• 字数: 4746字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.004

摘要

为进一步提高多光谱图像水质反演的评价精度,提出了一种基于PSO优选参数的SVR水质评价方法.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,用粒子群优化算法对支持向量回归的参数进行了优化.首先,分析和筛选渭河陕西段水质实地监测数据,得到符合条件且具有代表性的四类水质变量.接着,使用五种大气校正方法对遥感影像进行大气辐射校正.然后,对各水质变量与遥感数据波段进行相关性分析和水质反演.最后,运用该模型以渭河水质监测数据为例进行了水质评价.实验结果表明,该方法可以较好地实现水质综合评价,能从整体上准确、客观地反映河流水质情况,为内陆河流环境评价提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李见为	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	93	1608	21.0	37.0
2	黄鸿	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	73	422	11.0	15.0
3	何同弟	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	16	51	4.0	6.0