基于遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的土壤含水量反演研究.pdf

1、在全球的水資源中，地表土壤水分占有極小的比例，僅占全部水資源的0.005％，但是卻有及其重要的意義。微波遙感能夠全天侯，全天時(shí)的監(jiān)測(cè)，且不受云，霧及雨的影響，有很強(qiáng)的穿透能力，這些優(yōu)點(diǎn)是光學(xué)和紅外遙感所不具備的。所以將微波遙感運(yùn)用在土壤水分監(jiān)測(cè)的應(yīng)用中，相比于其他方式，大大提高了地表土壤含水量反演的精確度和可靠性。微波遙感包括主動(dòng)式微波遙感和被動(dòng)式微波遙感，相比于被動(dòng)式微波遙感，主動(dòng)式微波遙感獲取圖像的空間分辨率較高，特別是隨著攜帶主動(dòng)

2、微波傳感器的衛(wèi)星發(fā)射成功，大量的SAR圖像數(shù)據(jù)的獲取，為土壤水分監(jiān)測(cè)研究奠定了基礎(chǔ)。
　　論文在遺傳算法（GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）基礎(chǔ)上提出了一種新的反演算法：遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)。優(yōu)化算法將BP網(wǎng)絡(luò)的隱含層的結(jié)點(diǎn)數(shù)和每層的權(quán)值和閾值級(jí)聯(lián)構(gòu)成一個(gè)染色體，對(duì)此編碼，根據(jù)需要解決的問(wèn)題建立合適的適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度值，根據(jù)值的大小分別進(jìn)行遺傳算法的選擇、交叉、變異操作，最后得出一組最優(yōu)值，將這組最優(yōu)的參數(shù)值賦值給新建的B

3、P網(wǎng)絡(luò)，這樣BP網(wǎng)絡(luò)不僅能夠在全局范圍內(nèi)得到一組最優(yōu)參數(shù)值，同時(shí)還能減少了網(wǎng)絡(luò)收斂的時(shí)間。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇改進(jìn)的高級(jí)積分模型（AIEM），因?yàn)锳IEM模型比任何一種模型更能真實(shí)有效的模擬實(shí)際地表的散射特性。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成之后，將HH極化和VV極化的后向散射系數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)反演介電常數(shù)，土壤含水量用topp介電模型公式表示。
　　本文利用優(yōu)化算法首先反演了裸土的含水量，輸入數(shù)據(jù)為HH極化的后向散射系數(shù)和VV極化的后向散射系數(shù)，輸入