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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于粒子群优化与遗传算法的浅海水色观测反演

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518689 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要： 本研究中，采用粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）从模拟高光谱数据集中反演水体固有光学特性（IOPs）、底质反射率及几何深度。该合成数据集（N=6000）包含两种底质类型（沙地和海草）、三个水深层级、20组叶绿素a浓度，其模拟的IOP变化范围可表征自然清澈水体与光学复杂水体。结果表明：PSO与GA在IOPs反演效果相近；PSO获取的底质反射率值较GA更接近输入底质真实值；在几何深度反演方面，PSO的平均深度值精度也优于GA；处理时效上，PSO计算效率比GA高出五倍。后续研究可采用PSO处理浅海水体高光谱遥感影像。
作者： Kolluru Srinivas，Shirish S. Gedam，A. B. Inamdar
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研究目的

利用粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）优化技术，从模拟高光谱数据集中反演水体固有光学特性（IOPs）、底质反射率及几何深度。

研究成果

粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）在IOPs中显示出相似的检索结果，但PSO在反演底部反射率值和几何深度方面表现更优。PSO的计算效率也比GA高出五倍。鉴于其处理速度及与GA相当的性能，该研究建议采用PSO处理浅水区高光谱遥感影像。

研究不足

该研究基于模拟数据集，可能无法完全反映真实海洋环境的变异性和复杂性。虽然比较了粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）的计算效率与准确性，但未考虑其他优化技术。

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