專利名稱：反演亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒物濃度的基于DSFs的SVR模型的制作方法
反演亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒物濃度的基于DSFs的SVR模型技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于遙感版權(quán)保護(hù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒濃度反演的基于DSFs的SVR模型。
背景技術(shù)：
現(xiàn)有的懸浮物反演模型通常利用可見光波段的遙感反射率反演懸浮顆粒物濃度， 在近岸水體和大洋水體中應(yīng)用的很廣泛，且效果很好。但由于內(nèi)陸渾濁水體和大洋水體不同，這些算法應(yīng)用于內(nèi)陸渾濁水體中的精度并不很高。
支持向量機(jī)(SVM)就是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展出的一種新的通用學(xué)習(xí)方法， 其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面(1)它是專門針對有限樣本情況下的，得到的目標(biāo)是全局最優(yōu)解；(2)它可將實(shí)際問題通過非線性變換轉(zhuǎn)換到高維的特征空間，在高維特征空間中構(gòu)造線性判別函數(shù)，降低了算法的復(fù)雜度；(3) SVM優(yōu)化目標(biāo)同時(shí)考慮了經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍的最小化，使得結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小，從而保證其具有較好的推廣能力。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明通過分析初始波長的位置選擇和迭代優(yōu)化，確定湖泊水體中懸浮顆粒物濃度對應(yīng)的最佳光譜限定因子(DSFs)，并建立支持向量機(jī)回歸模型(SVR)反演亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒物濃度。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案包括以下幾個(gè)過程
反演亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒物濃度的基于DSFs的SVR模型，其建立包括以下過程
(1)分析建模樣本的曲線特征，結(jié)合測量得到的湖泊懸浮顆粒物濃度，對比找出對懸浮物濃度敏感的響應(yīng)波段；
(2)將用于建立模型的各波段處的遙感反射率和對應(yīng)的懸浮物濃度作為SVR模型的訓(xùn)練樣本，其中遙感反射率值為輸入項(xiàng)，懸浮物濃度為輸出項(xiàng)，對應(yīng)的公式為
X = (Rrs ( λ 丄)，Rrs ( λ 2)，Rrs ( λ 3)，· · ·)，Y = TSM
，其中X表示SVR的輸入項(xiàng)，RrsU)表示在波長λ處的遙感反射率；X1,λ 2， λ 3···分別為遙感反射率與懸浮物濃度相關(guān)度較高的特征波段，其中λ的個(gè)數(shù)根據(jù)步驟(1) 的分析結(jié)果進(jìn)行確定；
(3)建立基于徑向量的核函數(shù)SVR模型，并根據(jù)多次測試結(jié)果確定最佳的(C，O ) 組合，其中C為懲罰系數(shù)，即對誤差的寬容度，這個(gè)值越高，說明越不能容忍出現(xiàn)誤差；而σ 是選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)后，該函數(shù)自帶的一個(gè)參數(shù)，隱含地決定了數(shù)據(jù)映射到新的特征空間后的分布；訓(xùn)練得到精度最高的SVR模型，再用于懸浮顆粒物濃度的反演。
支持向量機(jī)模型表現(xiàn)出較好的擬合精度和預(yù)測誤差。通過對驗(yàn)證樣本和以往實(shí)驗(yàn)積累的數(shù)據(jù)分析表明本發(fā)明建立的支持向量機(jī)模型具有較低的預(yù)測誤差，其對太湖水體Chla濃度的估算也具有一定的普適性。


圖1是純水和非水物質(zhì)在400 900nm波段范圍內(nèi)對水體總吸收系數(shù)的貢獻(xiàn)率圖。其中\(zhòng)代表了總吸收系數(shù)&代表純水的吸收系數(shù)；at_w代表非水物質(zhì)(包括CD0M，浮游植物色素，以及非色素顆粒物)的吸收系數(shù)。其中對于吸收系數(shù)貢獻(xiàn)率的曲線，中間的那條顯示的是樣本集的平均水平，而兩邊的曲線是平均值士SD的結(jié)果。
圖2是2007年的太湖水體幾個(gè)典型樣本的主要的固有光學(xué)特性曲線圖。固有光學(xué)特性包括CDOM的吸收系數(shù)(a。d。m)，浮游植物色素的吸收系數(shù)(aph)，而純水的吸收系數(shù)(aw) 和懸浮顆粒物的后向散射系數(shù)(bbp)遙感反射率曲線共有三條，其中中間一條顯示的是遙感反射率的平均值，兩邊的曲線是平均值士SD的結(jié)果。具體實(shí)施例
本發(fā)明采用如下技術(shù)思路首先確定根據(jù)分析得到合適的相應(yīng)波段，接著利用樣本訓(xùn)練SVR模型，選擇最佳的(C，σ)，以獲得的精度最高的SVR模型，并用于反演亞熱帶淺水湖泊的懸浮顆粒物濃度。
實(shí)例采用的數(shù)據(jù)是2007年11月現(xiàn)場測量得到的太湖地區(qū)的懸浮物濃度、表觀光學(xué)量等數(shù)據(jù)。總懸浮顆粒物濃度的范圍從8. 5到116. Bmg^r1不等，平均值為32. img^r1, 標(biāo)準(zhǔn)差為24. Omg*”。其中有機(jī)懸浮顆粒物濃度均值為8. Smg*”，無機(jī)懸浮顆粒物濃度均值為23. Qmg^r10且總懸浮顆粒物濃度和有機(jī)懸浮顆粒物濃度的相關(guān)性很高，如公式(1)所示。可見太湖水體的總懸浮顆粒物中，有機(jī)懸浮顆粒物占主導(dǎo)地位。
ISM = 0. 9484TSM-7. 189，(R2 = 0. 9881，ρ < 0. 001)(1)
本實(shí)施例建模的具體過程如下
(1)分析建模樣本和同步測量數(shù)據(jù)的情況，得到懸浮物濃度的特征波段。
實(shí)測數(shù)據(jù)中非藻類顆粒物在440nm處的平均吸收系數(shù)為1.75!^^標(biāo)準(zhǔn)差 1. 27m-1)，在所有水體組分中是最高的。且遠(yuǎn)高于浮游植物色素和⑶OM的吸收系數(shù)0. 92和 0. 47m-1。顆粒物在532nm處的后向散射系數(shù)從0. 99到0. 25m 1不等，平均值0. 21m-1 (標(biāo)準(zhǔn)差0. 03m-1) 0顆粒物散射系數(shù)波動(dòng)很大，從4. 84到74. 04m—1不等，平均值為25. 75m-1。顆粒物后向散射概率(bbp/bp)在0.003到0.0 之間，均值0.012(標(biāo)準(zhǔn)差0.006)。而遙感反射率Rrs則表現(xiàn)出明顯的渾濁水體特征570、700和815nm附近有明顯的特征峰，而675nm附近則因浮游植物色素a的吸收呈現(xiàn)出反射率的吸收谷。這些特征都呈現(xiàn)出水體中各因子對遙感反射率的影響。
如圖1所示，在680nm處純水的吸收率和非水物質(zhì)的吸收率幾乎相同，均為50% 左右，標(biāo)準(zhǔn)差10% ；而680nm之后純水的吸收系數(shù)上升，并在720nm處達(dá)到95%，標(biāo)準(zhǔn)差 2.6%。750nm以后非水物質(zhì)的吸收系數(shù)接近O。
IHig Ilr Wff (H. R. Grodon, ect. ,"A semianalytic radiance model of oceancolor，，，J. Geophys. Res.，vol. 93，no. D9，pp. 10909-10924，Sep. 1988)，可得出如下結(jié)論
權(quán)利要求
1.反演亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒物濃度的基于DSFs的SVR模型，其特征在于，所述模型的建立包括以下過程(1)分析建模樣本的曲線特征，結(jié)合測量得到的湖泊懸浮顆粒物濃度，對比找出對懸浮物濃度敏感的響應(yīng)波段；(2)將用于建立模型的各波段處的遙感反射率和對應(yīng)的懸浮物濃度作為SVR模型的訓(xùn)練樣本，其中遙感反射率值為輸入項(xiàng)，懸浮物濃度為輸出項(xiàng)，對應(yīng)的公式為X = (Rrs (λ ^,Rrs(A2), Rrs(A3),...), Y = TSM，其中X表示SVR的輸入項(xiàng)，Rrs(X)表示在波長λ處的遙感反射率；λ π λ 2，λ 3…分別為遙感反射率與懸浮物濃度相關(guān)度較高的特征波段，其中λ的個(gè)數(shù)根據(jù)步驟(1)的分析結(jié)果進(jìn)行確定；(3)建立基于徑向量的核函數(shù)SVR模型，并根據(jù)多次測試結(jié)果確定最佳的(C，σ)組合，其中C為懲罰系數(shù)，即對誤差的寬容度，σ是核函數(shù)中自帶的參數(shù)；訓(xùn)練得到精度最高的SVR模型，再用于懸浮顆粒物濃度的反演。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種針對亞熱帶淺水湖泊懸浮顆粒濃度反演的基于DSFs的SVR模型。該方法首先確定根據(jù)分析得到合適的相應(yīng)波段，接著利用樣本訓(xùn)練SVR模型，選擇最佳的(C，σ)，以獲得精度最高的SVR模型，并用于反演亞熱帶淺水湖泊的懸浮顆粒物濃度。通過對驗(yàn)證樣本和以往實(shí)驗(yàn)積累的數(shù)據(jù)分析表明本發(fā)明建立的支持向量機(jī)模型具有較低的預(yù)測誤差，其對太湖水體葉綠素a濃度的估算也具有一定的普適性。
文檔編號G06K9/62GK102507403SQ20111033752
公開日2012年6月20日 申請日期2011年10月31日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月31日
發(fā)明者孫德勇, 李云梅 申請人:南京師范大學(xué)