[發明專利]一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法

有效

• 申請號: 201611121281.1
• 申請日: 2016-12-08
• 公開（公告）號: CN106815551B
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發明（設計）人: 朱靜;王博;勾志楠;石砦;顧相平;鄭雋
• 申請（專利權）人: 新疆農業大學;河海大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/00
• 代理公司: 貴陽睿騰知識產權代理有限公司 52114
• 代理人: 谷慶紅

1.一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，主要包括以下步驟:

(1)通過衛星獲取森林資源的遙感影像，對所述的遙感影像進行預處理，獲取預處理后的遙感影像數據，對抽樣區域采用計算機終端進行數據統計及量化處理；

(2)針對得到的森林資源的數據進行數據粒子群優化，采用K均值劃分方法對變量參數集進行劃分聚類，獲得數據集的聚類結果，根據適應度值公式對變量參數進行擬合；

(3)將變量參數集的具體數據值與最優適應度值在允許誤差范圍內生成特征矢量及用于反映抽樣區域空間特征的特征矢量，利用支持向量回歸法對抽樣區域多維的特征矢量進行變異函數參數擬合的優化。

2.如權利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的數據統計及量化處理是指根據遙感影像將預處理得到的遙感影像與預先存儲的位置矢量數據進行疊加，生成森林遙感影像地理信息圖，使用計算機終端對信息圖的數據統計，將需要數據分析的區域進行坐標格網劃分，形成的網格單元按照對應比例的列為單位數值，在所述的區域內選擇固定區域進行抽樣，抽樣區域的具體形狀沒有要求，以能準確的獲取抽樣區域數據為準，不局限抽樣區域的維度，然后利用插值法探索分析區域的數據的空間變異結構，擬合生成各個變量參數的理論變異函數，所述的變量參數是根據實際生產需要轉化對應生成的。

3.如權利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的數據粒子群優化是根據區域數據得到變量參數的取值范圍進行分類，并得到分類后的變量參數集，針對每個變量參數集確定具體數據值、允許誤差、數據量，采用粒子編碼方式對選擇的變量參數集中的數據進行編碼，設定粒子種群中粒子的數目及最大迭代次數、整個粒子種群的位置和速度的搜索空間范圍，設定每個粒子的初始位置和速度，根據當前粒子編碼位置各維度的值獲得初始聚類中心子簇的序號，采用K均值劃分方法對變量參數集進行劃分聚類，所述的K均值劃分方法指是兩個元素在歐氏空間中的集合距離，用于標識兩個標量元素的相異度，其公式為：獲得數據集的聚類結果，根據適應度值公式，對變量參數集聚類結果計算粒子的適應度值，判斷當前粒子適應度值與粒子種群的最優適應度值的大小，若小于則將粒子種群最優適應度值用當前粒子適應度值替換，將粒子種群最優位置用當前粒子位置替換，否則不變，判斷粒子群優化迭代次數是否到達預設的最大迭代次數，若是，則停止迭代，輸出粒子種群最優適應度值和對應的變量參數集類簇劃分結果，否則，返回繼續進行計算。

4.如權利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的支持向量回歸法是指利用支持向量回歸對抽樣區域多維的特征矢量進行訓練，最后利用訓練得到的支持向量回歸訓練模型對理論上變異函數生成的區域數據進行測試，得到理論上的每個多維區域圖形的預測值，從而來優化理論數據通過變異函數于實際抽樣區域特征性的變化情況，真實反映客觀評價情況與主觀感知的相關性，取每一個抽樣區域圖形對應的多維方向下的不同空間間隔所對應優化后的變異函數值，以變異函數值為Y軸，空間間隔為X軸，建立映射關系，具體的映射關系數量根據選取的區域圖形維度相關，得到一個與理論數值最佳擬合的圖形，利用線性方程進行回歸計算，獲取擬合度及每個維度下的局部最優空間尺度，把所有維度圖像結合形成所對應的最優變異函數對應區域圖形。

5.如權利要求2所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的插值法采用克里金插值方法。

6.如權利要求4所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的維度是指空間維度，是根據地理對象的實際分布特征以及地圖表達的需要來確定的，包括：0維、1維、2維、2.5維和3維。

7.如權利要求3所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的迭代是指最開始使用的數據定位按照粒子適應度值作為下一次迭代的參考點位置，隨著參考點更靠近真實的位置，數據定位的位置也會無限靠近真實的位置。在迭代過程中，數據定位不受線性或者非線性屬性的約束，會在不同的維度空間對所有的區域數值進行迭代，以此來對非線性屬性進行補償。

8.如權利要求4所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的線性方程的計算方法為最小二乘法。

9.如權利要求1-7所述的一種森林資源管理的變異函數參數擬合的優化方法，其特征在于，所述的變異函數的線性范圍是拋物線型、線性型、間斷型、隨機型、轉變型其中的一種或者幾種的組合。