[发明专利]基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，包括：

S1、从卫星遥感土壤湿度数据集中选择训练集训练自编码器；

S2、采用训练后的自编码器处理地面站点土壤湿度数据；

S3、对训练后的站点土壤湿度数据进行降秩处理以获得待重构数据；

S4、采用奇异值阈值算法对所述待重构数据进行重构以获得完整的土壤湿度数据。

2.根据权利要求1所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：

S11、将所述卫星遥感土壤湿度数据集分成训练集、验证集和测试集；

S12、将所述训练集作为自编码器的输入，采用Sigmoid函数作为所述自编码器的激活函数以对所述自编码器进行训练。

3.根据权利要求2所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，所述自编码器包括数据输入层、隐藏层和输出重构层，所述数据输入层的个数等于所述输出重构层的个数，所述隐藏层的个数小于所述数据输入层的个数。

4.根据权利要求2所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括采用奇异值分解算法对所述训练后的站点土壤湿度数据进行降秩处理，且降秩处理后的所述待重构数据满足所述待重构数据的奇异值向量与所述待重构数据所在的欧氏空间的标准正交基不相关。

5.根据权利要求4所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，将训练后的站点土壤湿度数据降秩为15或25。

6.根据权利要求1所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，在所述步骤S4中，

δ_k为第k次的迭代步长，shrink()是采用软阈值门限的非线性函数，Y为待重构数据X迭代得到的重构数据，k为迭代次数，τ表示阈值，P_Ω表示正交投影算子，τ0,X∈R^n1×n2，设初始迭代矩阵Y⁰＝0∈R^n1×n2，R^n1×n2表示n1行n2列的矩阵空间。

7.根据权利要求6所述的基于自编码器和奇异值阈值的土壤湿度数据重构方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

S41、参数初始化，设置初始迭代次数k₀满足初始迭代矩阵Y⁰＝k₀δP_Ω(M)，r₀＝1，k₀＝1，s₁＝1，其中P_Ω(M)表示待重构数据，Ω表示待重构数据的集合，δ表示步长，ε表示容差，τ表示阈值，k为迭代次数；

S42、对迭代矩阵Y^k进行奇异值分解，得出其中是迭代矩阵Y^k的前s个奇异值向量，∑^k是迭代矩阵Y^k的对角线上前s个值为奇异值的对角矩阵，然后更新s_k，即s_k＝s_k+l，其中l表示增量；

S43、循环执行步骤S42直至满足第一循环结束标准，然后执行步骤S44；

S44、更新所述迭代矩阵Y^k并更新迭代条件：

令s_k＝r_k-1+1，并且k＝k+1；

其中r_k表示所述迭代矩阵Y^k的秩；X^k为待输出矩阵，i和j为正整数；

S45、循环执行步骤S44直至满足第二循环判断标准，然后执行步骤S46；

S46、输出所述完整的土壤湿度数据为X^k。