【摘 要】
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高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量(COD)引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型(SVR)具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火—粒子群算法(SA-PSO)引入到支持向量回归机的参数优化过
【机 构】
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中国石油大学(华东) ,海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580;珠海欧比特宇航科技股份有限公司,广东 珠海 519080
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高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量(COD)引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型(SVR)具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火—粒子群算法(SA-PSO)引入到支持向量回归机的参数优化过程中,提出了一种改进SVR(SA-PSO-SVR)的内陆水体COD高光谱遥感反演方法。以潍河流域为研究区
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