[發明專利]一種適應噪聲條件下的抽樣學習機遙感定量反演方法有效

申請號：	201510342376.5	申請日：	2015-06-19
公開（公告）號：	CN104899464B	公開（公告）日：	2017-12-29
發明（設計）人：	沈永林;艾燁霜	申請（專利權）人：	中國地質大學（武漢）
主分類號：	G06F19/00	分類號：	G06F19/00
代理公司：	湖北武漢永嘉專利代理有限公司42102	代理人：	王丹
地址：	430074 湖***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種適應噪聲條件下抽樣學習機遙感定量反演方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及遙感應用領域，具體涉及一種適應噪聲條件下的抽樣學習機遙感定量反演方法。

背景技術

遙感技術作為一種重要的地球系統觀測手段，能提供持續的全球地表變化信息。近年來，基于遙感數據定量反演水、大氣及生態環境參數的應用需求愈發突出，對定量反演精度提出了日益迫切的要求。定量遙感所要解決的主要問題是如何利用遙感數據精確估算地表參量，實現遙感數據行業應用模型的鏈接，提高模型的預報精度。以水質遙感定量反演應用為例，首先建立遙感觀測指標與具體水質參量(如總懸浮物濃度、無機懸浮物濃度等)間的數學模型，然后估計模型參數，最后定量推演預測解決水質監測的行業需求。目前，較為常用的定量反演算法主要有最小二乘線性回歸法、偏最小二乘法等。這類算法具有較嚴密的數學理論基礎，模型簡單且效率高，在遙感定量反演應用中亦取得良好的效果，但對解決遙感觀測指標與地表參量間非線性關系的能力稍顯不足，實用性受限。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：提供一種更具有適應性的遙感定量反演方法，同時解決遙感定量反演應用中呈現的非線性和噪聲干擾的問題。

本發明為解決上述技術問題所采取的技術方案為：一種適應噪聲條件下的抽樣學習機遙感定量反演方法，其特征在于：它包括以下步驟：

S1、利用極限學習機中固定小數量級權值的特點模擬遙感定量反演中影響因子與反演對象間的非線性的復雜數學關系，將其轉化為求解一個線性系統Hβ＝T^T；其中，H為網絡隱含層輸出矩陣，由輸入層、隱含層及激勵函數決定；T^T為輸出層輸出矩陣，由輸出層決定；β為網絡模型參數；

其中影響因子為遙感觀測指標，反演對象為建模過程中采用的地面實測數據；

S2：根據網絡模型參數β的維度自適應選取模型參數估計算法，維度高時選擇NAPSAC算法，維度低時選擇RANSAC算法；預設相應的標準判斷維度的高和低；

S3：利用S2中選取的模型參數估計算法，實現對Hβ＝T^T中網絡模型參數β的求解。

按上述方法，所述的H通過選擇激勵函數與神經元個數來確定。

按上述方法，所述的S2以RANSAC算法確定β所需的迭代運算次數為標準，若迭代運算次數高于n₁次則判定維度為高維，否則維度為低維。

按上述方法，當選擇NAPSAC算法時，通過計算H中所有兩兩向量間的歐氏幾何距離，將其歐氏幾何距離均值作為相鄰點的閾值半徑r。

按上述方法，當選擇NAPSAC算法時，根據實際樣本數據的計算確定是否為局內點閾值ε，進而判定模型參數估計收斂所需的最少局內點的數量G，其中G與實際樣本數據中噪聲所占的比例相關。

按上述方法，G的取值小于或等于通過局內點閾值ε劃分得到的局內點個數的最大值。