研究目的
基于GF-1遥感影像研究PSO-SVR算法在龙泉湖水质参数反演中的应用，以提高水质监测的准确性和效率。
研究成果
与传统的线性回归模型相比，PSO-SVR模型在反演龙泉湖悬浮物和叶绿素a浓度方面展现出更高的准确性，相对误差和均方误差显著降低。该方法为高效精准的水质监测提供了一种有前景的工具。
研究不足
该研究的局限性在于依赖于GF-1遥感图像的准确性以及实地测量数据的可获取性。PSO-SVR模型的性能可能因不同水体或环境条件变化而有所差异。
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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PSO-SVR算法的龙泉湖水质参数遥感反演
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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PSO-SVR算法的龙泉湖水质参数遥感反演
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517937
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
该论文基于GF-1遥感影像，采用PSO-SVR算法反演四川省成都市龙泉湖的水质参数。龙泉湖是成都市重要饮用水源地，其水质至关重要。粒子群优化算法（PSO）通过优化支持向量回归（SVR）反演模型的参数，建立了新的PSO-SVR反演模型，能有效提升SVR反演模型的效率与精度。同时利用实测高光谱数据与水质参数浓度建立了经验反演模型。相比SVR反演模型，PSO-SVR反演模型在悬浮物与叶绿素浓度反演应用中取得了更优效果。
作者：
Yuxia Li，Lei He，Bo Peng，Kunlong Fan，Ling Tong
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