基于改進(jìn)果蠅算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型的土壤濕度反演研究.pdf

1、土壤水分在整個(gè)生態(tài)環(huán)境中一直都扮演著非常重要的角色，是水文、農(nóng)業(yè)和氣象等領(lǐng)域的重要參數(shù)之一，能夠?yàn)槿蛩h(huán)、流域水文模型建立等提供信息，因此，土壤水分信息的獲取也是近年來(lái)的一個(gè)熱門研究問(wèn)題。傳統(tǒng)的水分測(cè)量方法需要較大的人力物力，且存在很大局限性，而微波遙感作為一種新的監(jiān)測(cè)手段，能夠全天時(shí)、全天候的監(jiān)測(cè)土壤水分，具有廣泛的應(yīng)用前景。本論文基于主動(dòng)微波遙感原理，分析了土壤表面電磁散射特性，并利用后向散射系數(shù)進(jìn)行土壤水分反演。
　　本

2、文首先研究了裸露地表微波散射特性，使用先進(jìn)積分方程模型(AIEM)模擬并分析了裸露地表的后向散射系數(shù)與入射波、地表粗糙度以及土壤含水量等參量之間的關(guān)系，為后續(xù)的土壤水分反演做準(zhǔn)備。
　　其次，本文詳細(xì)闡述了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，提出使用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)作為反演算法，并說(shuō)明模型中存在的問(wèn)題，即懲罰因子與核函數(shù)參數(shù)的不當(dāng)選擇會(huì)導(dǎo)致反演精度的大大降低。
　　在LSSVM土壤反演的基礎(chǔ)上，本文提出了采用果蠅算法(FOA)對(duì)用