CN114782740A - 结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及水质监测技术领域，涉及一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，包括：一、构建水质参数反演模型输入的特征工程，研究水质参数值与光谱特征的非线性关系；二、构建基于遗传算法优化的极端梯度提升算法，利用遗传算法对极端梯度提升算法部分内置参数进行全局优化，从而构建水质参数反演模型；三、基于构建的最优水质参数反演模型得到河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果，从而进一步研究河段水质参数空间分布特征、时空变化及其影响因素。本发明对于进一步推动城市水环境监测技术的智能化和自动化水平提供可靠的依据，有利于推动城市河流高效率、高质量的水质监测和保护。

Description

结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法
技术领域
本发明涉及水质监测技术领域，具体地说，涉及一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法。
背景技术
城市与河流息息相关，河流作为城市最关键的生态载体，始终影响和制约着城市的生存和发展。城市河流是城市生态系统的主要生态廊道，具有发展农业灌溉、供给水源、连通水运和生态平衡的作用，提高了人类生活质量与城市形象，并提供了不可替代的生态功能。近年来，由于城市的大规模扩张和工业化进程的加快，城市河流逐渐向发展中流域、半封闭式水域转变，两岸滨水空间被压缩，成为了毫无生命力的人工渠道化河流。随着人们生态环境保护意识的增强，城市河流水质监测受到广泛关注，水资源的合理开发、利用和保护是生态环境保护和城市可持续发展的重要方面，如何持续动态监测城市河流水质，对于保护城市圈区域生态环境和水资源具有重要意义。
目前，关于水质监测的手段主要是以单点监测的方式，依赖于人工实地采样并结合实验室化学分析，包括人工实地采样和自动监测站点。这种方法可以准确地检测出采样点的各水质参数信息，具有监测精度高、研究针对性强等优点，常用这类方法进行水质调查和评估。然而，这些方法受先验知识影响较大，成本高，时效性不足且不能反映区域整体水质状况，难以满足现代化城市河流监测体系的需求。
随着遥感技术的快速发展，因其具有广域性、时效性等特点，在深入挖掘遥感影像数据与水质参数之间的互补性和相关性的前提下，遥感水质反演已成为水质监测与遥感技术领域的研究热点之一。遥感水质反演为水质监测提供了更全局性、更精细化布局。然而，城市河流往往具有狭长的特点，一般的遥感数据源难以满足其监测的需求，这给利用遥感手段进行城市河流水质监测带来了挑战性。伴随着无人机技术的发展，无人机搭载不同类型的传感器可以获取丰富的遥感影像数据，越来越多地被用于生态监测，其在水质监测方面也有着很好的应用前景，成为水质遥感研究的新方向。无人机遥感凭借其具有灵活、快速以及高效的作业特点，它可以确保持续、动态监测的可能性，并且捕捉到水体的更多细节；最重要的一点是，无人机遥感影像采集过程不受云层干扰，这是卫星遥感的主要限制。在针对城市河流等水体组分复杂、水域较窄的区域，无人机遥感数据结合少量样点实测水质数据，能够获取丰富且全面的水质状况与空间分布，解决了城市河流监测时间、空间分辨率的双重问题，为城市河流水质监测提供有效参考。
现有监测手段难以满足城市中小河流的水质监测需求，如何持续动态监测城市河流水质，已成为当前研究热点和生产实际难点。
发明内容
本发明的内容是提供一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其包括以下步骤：
一、构建水质参数反演模型输入的特征工程，研究水质参数值与光谱特征的非线性关系；
二、利用遗传算法作为优化算法，极端梯度提升算法作为基础回归算法，构建基于遗传算法优化的极端梯度提升算法，利用遗传算法搜索全局最优解的特点，对极端梯度提升算法部分内置参数进行全局优化，从而构建水质参数反演模型；
三、基于构建的最优水质参数反演模型得到河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果，从而进一步研究河段水质参数空间分布特征、时空变化及其影响因素。
作为优选，特征工程包括波段组合及敏感波段分析和特征优选模块；波段组合及敏感波段分析用于降低噪声的干扰，提取有效的光谱信息，并通过特征优选模块进一步筛选出模型重要性高的特征作为输入特征；将输入特征划分为训练集、验证集以及测试集用来训练模型并验证模型的精度。
作为优选，极端梯度提升算法是基于梯度提升树实现的集成算法，梯度提升树建模过程如下：首先建立一棵树，然后逐步迭代，在每次迭代中添加一棵树，并逐渐形成一个集成了许多树模型的强大评估器；梯度提升回归树中的预测值是由所有弱分类器上的预测结果的加权求和，对于极端梯度提升算法，每个叶子节点都会有一个预测分数，也称为叶子权重，叶子权重就是所有在这个叶子节点上的样本在这一棵树的回归取值，所有的弱分类器上的叶子权重之和即为预测值。
作为优选，极端梯度提升算法的目标函数为：传统损失函数+模型复杂度，即：
Figure BDA0003575328790000031
其中i代表数据集中的第i个样本，n表示导入第k棵树的数据总量，k代表建立的所有树；第一项表示模型的损失函数，用来衡量真实标签yi与预测值
Figure BDA0003575328790000032
之间的差异；第二项代表模型的正则项；极端梯度提升算法在迭代每棵树的过程中，都最小化obj以获得最优
Figure BDA0003575328790000033
第t次迭代：
Figure BDA0003575328790000034
Figure BDA0003575328790000035
泰勒展开：
Figure BDA0003575328790000036
Figure BDA0003575328790000041
其中ft(xi)表示xi在t次迭代构建的树，gi和hi分别是在对损失函数所求解的一阶导数和二阶导数，正则化项包括了叶子节点个数和叶子节点权重的L2正则化，其能够平滑每个叶子节点的学习权重来避免过拟合；
Figure BDA0003575328790000042
其中γ和λ表示正则项系数，T表示叶子节点个数，wtm表示第t次迭代的弱学习器第m个叶子节点的值。
作为优选，遗传算法具体步骤如下所示：
1)对问题潜在解寻找编码方案；
2)随机初始化种群；
3)通过适应性函数计算每个个体适应度；
4)通过选择函数选择性淘汰；
5)父代染色体进行交叉，生成子代；
6)对子代染色体进行变异，增加基因多样性；
7)新一代种群继续计算适应度，循环往复，直至最优解产生。
本发明将无人机多光谱影像与机器学习算法相结合，对于进一步推动城市水环境监测技术的智能化和自动化水平提供可靠的依据，有利于推动城市河流高效率、高质量的水质监测和保护。
附图说明
图1为实施例1中一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法的流程图；
图2为实施例1中安徽南淝河典型河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其包括以下步骤：
一、构建水质参数反演模型输入的特征工程，研究水质参数值与光谱特征的非线性关系；
二、利用遗传算法作为优化算法，极端梯度提升算法作为基础回归算法，构建基于遗传算法优化的极端梯度提升算法，利用遗传算法搜索全局最优解的特点，对极端梯度提升算法部分内置参数进行全局优化，从而构建精度高、泛化性强的水质参数反演模型；
三、基于构建的最优水质参数反演模型得到河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果，从而进一步研究河段水质参数空间分布特征、时空变化及其影响因素。
特征工程包括波段组合及敏感波段分析和特征优选模块；波段组合及敏感波段分析用于降低噪声的干扰，提取有效的光谱信息，并通过特征优选模块进一步筛选出模型重要性高的特征作为输入特征；将输入特征划分为训练集、验证集以及测试集用来训练模型并验证模型的精度。
极端梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)可调参数众多，参数的选取直接影响着模型的精度和速度，合理的参数设置可以显著提升模型的性能。因此，本实施例以XGBoost为基础，利用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)具有搜索全局最优解的特点，构建了基于遗传算法优化的极端梯度提升算法(GA_XGBoost)。
首先，GA_XGBoost算法需根据待解决问题选定适应度函数以及被优化参数；其次，创建一个包含被优化参数的初始种群，设置种群数量、每代保留个体数以及参数优化范围；最终，利用定义的适应度函数在“物竞天择”的约束条件下，找到最佳适应度值以及被优化参数。
极端梯度提升算法是基于梯度提升树实现的集成算法，和传统的梯度提升算法相比，XGBoost进行了许多改进，它能够比其他使用梯度提升的集成算法更加快速，并且已经被认为是在分类和回归上都拥有超高性能的先进评估器。XGBoost结构中可以有回归树，也可以有分类树，两者都使用CART算法作为主流的树结构。梯度提升回归树是在回归树模型基础上建立的一种综合模型。
XGBoost的模型学习过程如下：(1)首先将第一个弱学习器拟合到整个输入数据空间；(2)然后将第二个模型拟合到这些残差上，以克服弱学习器的缺点；(3)重复几次拟合过程，直到满足停止准则；(4)通过每个学习器的预测之和得到模型的最终预测。
XGBoost是实现了模型表现和运算速度平衡的算法，与其它机器学习算法相比，XGBoost通过引入模型复杂度来衡量算法的运算效率。因此XGBoost的目标函数为：传统损失函数+模型复杂度，即：
Figure BDA0003575328790000061
其中i代表数据集中的第i个样本，n表示导入第k棵树的数据总量，k代表建立的所有树；第一项表示模型的损失函数，用来衡量真实标签yi与预测值
Figure BDA0003575328790000062
之间的差异。第二项代表模型的正则项；极端梯度提升算法在迭代每棵树的过程中，都最小化obj以获得最优
Figure BDA0003575328790000063
同时，最小化了模型的错误率和模型的复杂度；
第t次迭代：
Figure BDA0003575328790000064
Figure BDA0003575328790000065
泰勒展开：
Figure BDA0003575328790000066
Figure BDA0003575328790000071
其中ft(xi)表示xi在t次迭代构建的树，gi和hi分别是在对损失函数所求解的一阶导数和二阶导数，正则化项包括了叶子节点个数和叶子节点权重的L2正则化，其能够平滑每个叶子节点的学习权重来避免过拟合；
Figure BDA0003575328790000072
其中γ和λ表示正则项系数，T表示叶子节点个数，wtm表示第t次迭代的弱学习器第m个叶子节点的值。
XGBoost算法通过引入正则化项来限制模型的复杂度，在XGBoost中，对每棵树的叶子节点数做了惩罚，从而限制了叶子节点的增长，使得每棵树都是“弱”的，同时降低每棵树的影响，加大树的个数，从而使模型取得更好的拟合效果。
遗传算法是一种模仿生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法。它是以种群体中的所有个体为对象，随机化地对被编码的参数空间进行高效搜索，通过模拟生物的进化过程，种群个体间不断进行选择、交叉、变异，从而自适应地搜索到全局最优解。遗传算法具体步骤如下所示：
1)对问题潜在解寻找编码方案；
2)随机初始化种群；
3)通过适应性函数计算每个个体适应度；
4)通过选择函数选择性淘汰；
5)父代染色体进行交叉，生成子代；
6)对子代染色体进行变异，增加基因多样性；
7)新一代种群继续计算适应度，循环往复，直至最优解产生。
本实施例基于多时期的无人机多光谱数据与外业实测水质参数数据，构建基于机器学习方法的无人机遥感城市河流水质智能监测方法，以期在遥感智能解译方面，提出具有支持城市河流的多态性学习、光谱特征分析的智能化监测方法。
如图2所示，为安徽南淝河典型河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果，基于叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度反演结果，分析水质的空间分布特征，发现水质反演模型得到的水质污染空间分布规律与实测结果呈现相同趋势。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
一、构建水质参数反演模型输入的特征工程，研究水质参数值与光谱特征的非线性关系；
二、利用遗传算法作为优化算法，极端梯度提升算法作为基础回归算法，构建基于遗传算法优化的极端梯度提升算法，利用遗传算法搜索全局最优解的特点，对极端梯度提升算法部分内置参数进行全局优化，从而构建水质参数反演模型；
三、基于构建的最优水质参数反演模型得到河段叶绿素a、总磷、总氮、氨氮以及浊度的反演结果，从而进一步研究河段水质参数空间分布特征、时空变化及其影响因素。
2.根据权利要求1所述的结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其特征在于：特征工程包括波段组合及敏感波段分析和特征优选模块；波段组合及敏感波段分析用于降低噪声的干扰，提取有效的光谱信息，并通过特征优选模块进一步筛选出模型重要性高的特征作为输入特征；将输入特征划分为训练集、验证集以及测试集用来训练模型并验证模型的精度。
3.根据权利要求1所述的结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其特征在于：极端梯度提升算法是基于梯度提升树实现的集成算法，梯度提升树建模过程如下：首先建立一棵树，然后逐步迭代，在每次迭代中添加一棵树，并逐渐形成一个集成了许多树模型的强大评估器；梯度提升回归树中的预测值是由所有弱分类器上的预测结果的加权求和，对于极端梯度提升算法，每个叶子节点都会有一个预测分数，也称为叶子权重，叶子权重就是所有在这个叶子节点上的样本在这一棵树的回归取值，所有的弱分类器上的叶子权重之和即为预测值。
4.根据权利要求1所述的结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其特征在于：极端梯度提升算法的目标函数为：传统损失函数+模型复杂度，即：
Figure FDA0003575328780000021
其中i代表数据集中的第i个样本，n表示导入第k棵树的数据总量，k代表建立的所有树；第一项表示模型的损失函数，用来衡量真实标签yi与预测值
Figure FDA0003575328780000022
之间的差异；第二项代表模型的正则项；极端梯度提升算法在迭代每棵树的过程中，都最小化obj以获得最优
Figure FDA0003575328780000023
第t次迭代：
Figure FDA0003575328780000024
Figure FDA0003575328780000025
泰勒展开：
Figure FDA0003575328780000026
Figure FDA0003575328780000027
其中ft(xi)表示xi在t次迭代构建的树，gi和hi分别是在对损失函数所求解的一阶导数和二阶导数，正则化项包括了叶子节点个数和叶子节点权重的L2正则化，其能够平滑每个叶子节点的学习权重来避免过拟合；
Figure FDA0003575328780000028
其中γ和λ表示正则项系数，T表示叶子节点个数，wtm表示第t次迭代的弱学习器第m个叶子节点的值。
5.根据权利要求1所述的结合遗传优化与极端梯度提升的遥感水质监测方法，其特征在于：遗传算法具体步骤如下所示：
1)对问题潜在解寻找编码方案；
2)随机初始化种群；
3)通过适应性函数计算每个个体适应度；
4)通过选择函数选择性淘汰；
5)父代染色体进行交叉，生成子代；
6)对子代染色体进行变异，增加基因多样性；
7)新一代种群继续计算适应度，循环往复，直至最优解产生。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116660486A (zh) * 2023-05-24 2023-08-29 重庆交通大学 一种基于大型底栖动物bi指数的水质评价标准确定方法

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