基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演.pdf

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 本研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演方法。该方法首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理，并提取21个特征参数。然后采用差分进化特征选择（Differential Evolution Feature Selection，DEFS）算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集，并利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）法将特征子集进行降维。之后建立BP神经网络，采用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对BP网络的节点权值进行优化，使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练。最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演，并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。 该研究的主要贡献在于： 1. 提出了基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演方法，该方法可以有效地融合多源遥感数据和土壤水分监测数据，提高土壤水分反演的准确性。 2. 采用DEFS算法和PCA法对特征进行选择和降维，提高了特征的代表性和抗干扰能力。 3. 采用GA算法对BP网络的节点权值进行优化，提高了BP网络的泛化能力和训练速度。 实验结果表明，该研究反演结果的决定系数为0.7893，均方根误差为0.0287 cm3/cm3，相比单纯使用GA-BP神经网络，加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.2157，同时均方根误差降低了0.0295 cm3/cm3。 该研究结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性，为多源遥感农田土壤水分反演提供了新思路。 知识点： 1. 遥感技术在土壤水分监测中的应用：遥感技术可以提供高分辨率的土壤水分信息，帮助研究人员更好地了解土壤水分的分布和变化规律。 2. 特征选择算法在土壤水分反演中的应用：特征选择算法可以帮助选择最优的特征参数，提高土壤水分反演的准确性和效率。 3. BP神经网络在土壤水分反演中的应用：BP神经网络可以学习土壤水分数据之间的复杂关系，提高土壤水分反演的准确性和泛化能力。 4. 遗传算法在BP神经网络中的应用：遗传算法可以对BP网络的节点权值进行优化，提高BP网络的泛化能力和训练速度。 5. 主成分分析在特征降维中的应用：主成分分析可以将高维特征降维到低维，提高特征的代表性和抗干扰能力。 该研究展示了基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演方法的有效性，为多源遥感农田土壤水分反演提供了新思路。