【摘 要】
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几何光学交互遮蔽模型(GOMS)是一种重要的遥感前向模型,它较好解释了"热点”现象,具有较强的前向模拟能力.但由于其固有的非线性性,给反演带来困难.本文尝试采用近年来兴起的
【机 构】
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北京师范大学遥感与地理信息系统研究中心
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几何光学交互遮蔽模型(GOMS)是一种重要的遥感前向模型,它较好解释了"热点”现象,具有较强的前向模拟能力.但由于其固有的非线性性,给反演带来困难.本文尝试采用近年来兴起的并行随机全局寻优算法-遗传算法对GOMS进行反演,并针对传统遗传算法的不足进行了改进.在使用相同先验知识的条件下, 将该算法与目前最有效的约束非线性最优化确定性搜索算法-逐步二次规划法对GOMS模型的反演效果进行了比较, 结果表明, 逐步二次规划法搜索效率较高, 但结果受初值的影响很大,初值选择不当,易收敛于局部最优解,而遗传
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