基于支持向量机的探地雷达测定土壤含水率的研究

发布时间：2017-10-06 19:23

  本文关键词：基于支持向量机的探地雷达测定土壤含水率的研究

  更多相关文章： 探地雷达 土壤含水率 支持向量机 分类模型

【摘要】：近年来探地雷达在土壤性质方面的研究越来越多,但有关土壤含水率方面的研究较少,已有研究多是分析探地雷达介电常数与土壤含水率的关系,这种研究方法对于介电常数的要求极高,而且多数研究是通过室内试验完成的。为此,本文选择顺义区的兆丰产业基地作为实验地,在三个100 m×100 m的样地分别布设5条测线进行探地雷达探测,每条测线上设置5个样点分层采集土壤测定土壤含水率及其土壤颗粒组成。应用RANDA7以及MATLAB2012b对探地雷达进行图像处理、数据提取与分析,并利用支持向量机(LIBSVM)构建实测土壤含水率与探地雷达图像提取数据之间的分类关系模型。通过研究发现:(1)野外较多因素的干扰与影响下,利用互相关分析剔除探地雷达图像信息干扰,在土壤含水率不可控的自然状态下进行研究,提高了数据的准确率及后续分类关系的精度;(2)依据波形定位与互相关分析结果,在MATLAB2012b中进行探地雷达图像振幅数据的定点提取,提取数据进行分类测试的准确率相较于直接进行图像振幅提取进行分类测试的准确率有很大提高。(3)在LIBSVM中利用探地雷达反射波振幅、互相关结果建立与土壤含水率的分类关系,能够实现分类模型的建立。分类结果表明,在训练过程中选择系统程序默认的RBF参数寻优结果差,准确率仅为33.3%。经过对参数的选择比较,使用(-c,1,-h,-g,0.2)参数增加了边界函数的复杂性,并且准确率提高到78.3%;(4)研究结果显示土壤含水率在表层的测定精度高于底层土壤。进行分类时如果去掉第四层土壤含水量的测试数据,分类结果的准确率将提高到81.5%。(5)所构建的支持向量机模型能够反映出探地雷达振幅与土壤含水率实测值与预测值之间的相互关系。用LIBSVM预测探地雷达振幅数据与土壤含水率的变化关系具有可行性,二者具有很强的相关性,并且通过回归分析其MAE值为0.0486,RMSE值为0.0664。
【关键词】：探地雷达 土壤含水率 支持向量机 分类模型
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 选题背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究进展11-17
• 1.2.1 土壤含水量测定方法11-14
• 1.2.2 探地雷达在土壤学领域的应用14-16
• 1.2.3 非线性方法在土壤物理参数回归拟合中的应用16-17
• 1.2.4 存在问题17
• 1.3 研究内容与技术路线17-20
• 1.3.1 研究内容17-19
• 1.3.2 技术路线19-20
• 第2章 数据采集与研究方法20-30
• 2.1 数据采集20-24
• 2.1.1 实验地的选择20
• 2.1.2 实验设备20-21
• 2.1.3 实验样地设置21-23
• 2.1.4 实验的影响因素的消除23-24
• 2.2 参数测定24-25
• 2.2.1 含水率的测定24
• 2.2.2 土壤粒径比例的测定24-25
• 2.3 研究方法25-30
• 2.3.1 互相关处理原理25-26
• 2.3.2 支持向量机26-30
• 第3章 探地雷达图像处理与数据提取30-41
• 3.1 探地雷达图像处理工具30
• 3.2 探地雷达图像预处理过程30-32
• 3.2.1 抑制干扰31
• 3.2.2 HILBERT变换31-32
• 3.3 数字滤波及波形的提取32-41
• 3.3.1 IIR滤波图像处理32
• 3.3.2 波形的提取与结果分析32-41
• 第4章 探地雷达数据互相关分析与振幅提取41-47
• 4.1 探地雷达数据互相关处理41-44
• 4.1.1 互相关分析结果41-44
• 4.1.2 互相关处理结果应用44
• 4.2 振幅数据提取44-47
• 第5章 探地雷达测定土壤含水率的支持向量机分类模型47-54
• 5.1 支持向量机中调控模型构建47-49
• 5.1.1 影响因子47-48
• 5.1.2 数据选取48-49
• 5.1.3 模型验证49
• 5.2 SVM分类模型参数优选结果49
• 5.3 支持向量机模型结果及分析49-54
• 5.3.1 模型分类结果及分析49-51
• 5.3.2 模型预测结果及分析51-54
• 第6章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54
• 6.2 不足与展望54-56
• 参考文献56-65
• 致谢65-66
• 个人简介66

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