本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的探地雷達(dá)測(cè)定土壤含水率的研究

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【摘要】：近年來(lái)探地雷達(dá)在土壤性質(zhì)方面的研究越來(lái)越多,但有關(guān)土壤含水率方面的研究較少,已有研究多是分析探地雷達(dá)介電常數(shù)與土壤含水率的關(guān)系,這種研究方法對(duì)于介電常數(shù)的要求極高,而且多數(shù)研究是通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)完成的。為此,本文選擇順義區(qū)的兆豐產(chǎn)業(yè)基地作為實(shí)驗(yàn)地,在三個(gè)100 m×100 m的樣地分別布設(shè)5條測(cè)線進(jìn)行探地雷達(dá)探測(cè),每條測(cè)線上設(shè)置5個(gè)樣點(diǎn)分層采集土壤測(cè)定土壤含水率及其土壤顆粒組成。應(yīng)用RANDA7以及MATLAB2012b對(duì)探地雷達(dá)進(jìn)行圖像處理、數(shù)據(jù)提取與分析,并利用支持向量機(jī)(LIBSVM)構(gòu)建實(shí)測(cè)土壤含水率與探地雷達(dá)圖像提取數(shù)據(jù)之間的分類關(guān)系模型。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn):(1)野外較多因素的干擾與影響下,利用互相關(guān)分析剔除探地雷達(dá)圖像信息干擾,在土壤含水率不可控的自然狀態(tài)下進(jìn)行研究,提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率及后續(xù)分類關(guān)系的精度;(2)依據(jù)波形定位與互相關(guān)分析結(jié)果,在MATLAB2012b中進(jìn)行探地雷達(dá)圖像振幅數(shù)據(jù)的定點(diǎn)提取,提取數(shù)據(jù)進(jìn)行分類測(cè)試的準(zhǔn)確率相較于直接進(jìn)行圖像振幅提取進(jìn)行分類測(cè)試的準(zhǔn)確率有很大提高。(3)在LIBSVM中利用探地雷達(dá)反射波振幅、互相關(guān)結(jié)果建立與土壤含水率的分類關(guān)系,能夠?qū)崿F(xiàn)分類模型的建立。分類結(jié)果表明,在訓(xùn)練過(guò)程中選擇系統(tǒng)程序默認(rèn)的RBF參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果差,準(zhǔn)確率僅為33.3%。經(jīng)過(guò)對(duì)參數(shù)的選擇比較,使用(-c,1,-h,-g,0.2)參數(shù)增加了邊界函數(shù)的復(fù)雜性,并且準(zhǔn)確率提高到78.3%;(4)研究結(jié)果顯示土壤含水率在表層的測(cè)定精度高于底層土壤。進(jìn)行分類時(shí)如果去掉第四層土壤含水量的測(cè)試數(shù)據(jù),分類結(jié)果的準(zhǔn)確率將提高到81.5%。(5)所構(gòu)建的支持向量機(jī)模型能夠反映出探地雷達(dá)振幅與土壤含水率實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的相互關(guān)系。用LIBSVM預(yù)測(cè)探地雷達(dá)振幅數(shù)據(jù)與土壤含水率的變化關(guān)系具有可行性,二者具有很強(qiáng)的相關(guān)性,并且通過(guò)回歸分析其MAE值為0.0486,RMSE值為0.0664。
【關(guān)鍵詞】：探地雷達(dá) 土壤含水率 支持向量機(jī) 分類模型
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S152.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 選題背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展11-17
• 1.2.1 土壤含水量測(cè)定方法11-14
• 1.2.2 探地雷達(dá)在土壤學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用14-16
• 1.2.3 非線性方法在土壤物理參數(shù)回歸擬合中的應(yīng)用16-17
• 1.2.4 存在問(wèn)題17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線17-20
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容17-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-20
• 第2章 數(shù)據(jù)采集與研究方法20-30
• 2.1 數(shù)據(jù)采集20-24
• 2.1.1 實(shí)驗(yàn)地的選擇20
• 2.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備20-21
• 2.1.3 實(shí)驗(yàn)樣地設(shè)置21-23
• 2.1.4 實(shí)驗(yàn)的影響因素的消除23-24
• 2.2 參數(shù)測(cè)定24-25
• 2.2.1 含水率的測(cè)定24
• 2.2.2 土壤粒徑比例的測(cè)定24-25
• 2.3 研究方法25-30
• 2.3.1 互相關(guān)處理原理25-26
• 2.3.2 支持向量機(jī)26-30
• 第3章 探地雷達(dá)圖像處理與數(shù)據(jù)提取30-41
• 3.1 探地雷達(dá)圖像處理工具30
• 3.2 探地雷達(dá)圖像預(yù)處理過(guò)程30-32
• 3.2.1 抑制干擾31
• 3.2.2 HILBERT變換31-32
• 3.3 數(shù)字濾波及波形的提取32-41
• 3.3.1 IIR濾波圖像處理32
• 3.3.2 波形的提取與結(jié)果分析32-41
• 第4章 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)互相關(guān)分析與振幅提取41-47
• 4.1 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)互相關(guān)處理41-44
• 4.1.1 互相關(guān)分析結(jié)果41-44
• 4.1.2 互相關(guān)處理結(jié)果應(yīng)用44
• 4.2 振幅數(shù)據(jù)提取44-47
• 第5章 探地雷達(dá)測(cè)定土壤含水率的支持向量機(jī)分類模型47-54
• 5.1 支持向量機(jī)中調(diào)控模型構(gòu)建47-49
• 5.1.1 影響因子47-48
• 5.1.2 數(shù)據(jù)選取48-49
• 5.1.3 模型驗(yàn)證49
• 5.2 SVM分類模型參數(shù)優(yōu)選結(jié)果49
• 5.3 支持向量機(jī)模型結(jié)果及分析49-54
• 5.3.1 模型分類結(jié)果及分析49-51
• 5.3.2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果及分析51-54
• 第6章 結(jié)論與展望54-56
• 6.1 結(jié)論54
• 6.2 不足與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-65
• 致謝65-66
• 個(gè)人簡(jiǎn)介66

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本文編號(hào)：984600