摘要：建立了基于支持向量机的遥感水质参数反演模型，构建了基于浮点数编码的遗传算法优选模型参数。以渭河为研究对象，基于高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据，分别建立了一元和多元经验模型进行渭河水质参数的反演。在样本数目有限的情况下，提出的GA—SVM方法的反演结果比神经网络和传统的统计回归方法好，且各方法的多元回归结果均好于一元回归的结果。SVM具有强的非线性映射能力，适合小样本情况，由GA实现了模型参数的自动优选，使GA．SVM用于解决回归问题表现出优势。将机器学习和全局优化智能计算方法引入，GA—SVM为渭河陕西段的水环境遥感监测提供了一种新方法，取得了较好的反演结果。

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