基于遗传优化bp神经网络算法的土壤含水量反演研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：基于遗传优化BP神经网络算法的土壤含水量反演研究学科专业：测试计量技术及仪器指导教师：陈彦教授作者姓名：刘丽娜班级学号：200820701002万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于遗传优化BP神经网络算法的土壤含水量反演研究（题名和副题名）刘丽娜（作者姓名）指导教师陈彦教授_电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称测试计量技术及仪器论文提交日期2011年4月论文答辩日期2011年

2、6月学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席童玲评阅人刘强李玉霞2011年6月3日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：刘丽娜日期：2011年6月3日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向

3、国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：刘丽娜导师签名：陈彦日期：2011年6月3日万方数据摘要摘要在全球的水资源中，地表土壤水分占有极小的比例，仅占全部水资源的0.005%，但是却有及其重要的意义。微波遥感能够全天侯，全天时的监测，且不受云，雾及雨的影响，有很强的穿透能力，这些优点是光学和红外遥感所不具备的。所以将微波遥感运用在土壤水分监测的应用中，相比于其他方式，大大提高了地表土壤含水量

4、反演的精确度和可靠性。微波遥感包括主动式微波遥感和被动式微波遥感，相比于被动式微波遥感，主动式微波遥感获取图像的空间分辨率较高，特别是随着携带主动微波传感器的卫星发射成功，大量的SAR图像数据的获取，为土壤水分监测研究奠定了基础。论文在遗传算法（GA）和人工神经网络（ANN）基础上提出了一种新的反演算法：遗传算法优化BP网络。优化算法将BP网络的隐含层的结点数和每层的权值和阈值级联构成一个染色体，对此编码，根据需要解决的问题建立合适的适应度函数，计算个体的适应度值，根据值的大小分别进行遗传算法的选择、交叉、变异操作，最后得出一组最优值，将这组最优的参数值赋值给新建的BP网络，这样BP

5、网络不仅能够在全局范围内得到一组最优参数值，同时还能减少了网络收敛的时间。BP网络训练数据选择改进的高级积分模型（AIEM），因为AIEM模型比任何一种模型更能真实有效的模拟实际地表的散射特性。网络训练完成之后，将HH极化和VV极化的后向散射系数作为输入数据反演介电常数，土壤含水量用topp介电模型公式表示。本文利用优化算法首先反演了裸土的含水量，输入数据为HH极化的后向散射系数和VV极化的后向散射系数，输入数据是利用室内散射测量系统测量获取的，反演结果与实际采样得到的含水量比较得到的误差很小。除此之外还利用优化算法反演机载SAR图像和星载ENVISAT图像，机载SAR图像区域是一片

6、裸土，ENVISAT图像区域是一片水稻试验田地。两幅图像反演效果很好，虽然还需要一些改进的地方，但是证明GA优化BP算法一种行之有效的反演方法，可以用于大面积区域的地表土壤含水量的反演。关键词：人工神经网络，土壤含水量，反演，遗传算法，主动微波遥感，AIEM模型I万方数据ABSTRACTABSTRACTSoilmoistureconstitutesonlyabout0.005%intheglobalwaterresources,butithasgreatsignificance.Microwaveremotesensingcanworkall-day,notaffectedbyclo

7、uds,rainorfog,andhasastrongpenetratingpower.Theseadvantagesarenotavailablewhenusingopticalandinfraredremotesensingmethodstomonitorthesoilmoisture.Somicrowaveremotesensinghasgreatlyimprovedtheaccuracyandreliabilityofinversionsurfac