基于遥感影像的水质监测方法、装置以及计算机设备与流程

专利2026-06-08  10


本发明涉及地理信息,特别涉及是一种基于遥感影像的水质监测方法、装置、计算机设备以及存储介质。


背景技术:

1、水质监测是环境保护工作的重要组成部分,传统的水质监测方法通常依赖于定点取样和实验室测试,这种方法存在采样点有限、成本高昂以及对特定时间点的静态测量等局限性。为了克服这些问题,利用遥感技术进行水质监测成为一种广泛应用的方法。

2、目前的技术方案通常采用单一时间点的遥感数据进行反演分析。然而,由于水体的复杂性、动态性以及地理环境复杂多变,仅利用单一时间点数据可能无法准确反映水质参数的变化趋势,从而导致水质反演精度和稳定性较低。


技术实现思路

1、基于此,本发明的目的在于,提供一种基于遥感影像的水质监测方法、装置、计算机设备以及存储介质,基于样本遥感影像中的水质相关数据,采用聚类分析方法,构建若干个聚类类型的训练数据集,采用深度学习方法,结合构建的若干个聚类类型的训练数据集对水质反演模型进行训练,使得水质反演模型能够根据待测遥感影像的水质相关数据,输出准确的水质反演结果,提高了水质反演精度、效率以及稳定性。

2、第一方面,本申请实施例提供了一种基于遥感影像的水质监测方法,包括以下步骤:

3、获得样本时序遥感影像数据,所述样本时序遥感影像数据包括若干个样本遥感图像,获得若干个样本遥感图像的水质相关数据,其中,所述水质相关数据包括若干个水质相关子数据,所述水质相关子数据包括环境特征数据以及光谱特征数据;

4、对若干个所述样本遥感影像的水质相关数据进行聚类,构建若干个聚类类型的训练数据集,其中,所述训练数据集包括同一聚类类型的若干个所述样本遥感影像的水质相关数据;

5、将若干个聚类类型的所述训练数据集输入至待训练的水质反演模型中进行训练,获得目标水质反演模型;

6、获得待测遥感影像的水质相关数据,将所述待测遥感影像的水质相关数据输入至所述目标水质反演模型,获得所述待测遥感影像的水质反演数据。

7、第二方面,本申请实施例提供了一种基于遥感影像的水质监测装置,包括:

8、数据获得模块,用于获得样本时序遥感影像数据,所述样本时序遥感影像数据包括若干个样本遥感图像,获得若干个样本遥感图像的水质相关数据,其中,所述水质相关数据包括若干个水质相关子数据,所述水质相关子数据包括环境特征数据以及光谱特征数据;

9、训练数据集构建模块,用于对若干个所述样本遥感影像的水质相关数据进行聚类,构建若干个聚类类型的训练数据集,其中,所述训练数据集包括同一聚类类型的若干个所述样本遥感影像的水质相关数据;

10、数据集构建模块,用于将若干个聚类类型的所述训练数据集输入至待训练的水质反演模型中进行训练,获得目标水质反演模型;

11、水质反演模块,用于获得待测遥感影像的水质相关数据,将所述待测遥感影像的水质相关数据输入至所述目标水质反演模型,获得所述待测遥感影像的水质反演数据。

12、第三方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述基于遥感影像的水质监测方法的步骤。

13、第四方面,本申请实施例提供了一种存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于遥感影像的水质监测方法的步骤。

14、在本申请实施例中,提供一种基于遥感影像的水质监测方法、装置、计算机设备以及存储介质,基于样本遥感影像中的水质相关数据,采用聚类分析方法,构建若干个聚类类型的训练数据集,采用深度学习方法,结合构建的若干个聚类类型的训练数据集对水质反演模型进行训练,使得水质反演模型能够根据待测遥感影像的水质相关数据,输出准确的水质反演结果,提高了水质反演精度、效率以及稳定性。

15、为了更好地理解和实施,下面结合附图详细说明本发明。



技术特征:

1.一种基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于,所述获得若干个样本遥感影像的水质相关数据,包括步骤:

3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于:所述光谱特征数据包括地表反射率数据;

4.根据权利要求2所述的基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于:所述光谱特征数据还包括波段亮度特征数据;

5.根据权利要求3或4所述的基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于:所述水质相关子数据包括若干个水质相关参数;

6.根据权利要求5所述的基于遥感影像的水质监测方法,其特征在于:所述待训练的水质反演模型为随机森林模型,所述待训练的水质反演模型包括若干个子模型,其中,所述子模型包括若干个决策树;

7.一种基于遥感影像的水质监测装置,其特征在于,包括:

8.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于遥感影像的水质监测方法的步骤。

9.一种存储介质,其特征在于:所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于遥感影像的水质监测方法的步骤。


技术总结
本发明涉及地理信息技术领域,特别涉及一种基于遥感影像的水质监测方法,包括:获得样本时序遥感影像数据,样本时序遥感影像数据包括若干个样本遥感图像,获得若干个样本遥感图像的水质相关数据,对若干个样本遥感影像的水质相关数据进行聚类,构建若干个聚类类型的训练数据集,将若干个聚类类型的训练数据集输入至待训练的水质反演模型中进行训练,获得目标水质反演模型;获得待测遥感影像的水质相关数据,将待测遥感影像的水质相关数据输入至目标水质反演模型,获得待测遥感影像的水质反演数据,提高了水质反演精度、效率以及稳定性。

技术研发人员:邓应彬,杨骥,李鑫,舒思京,李昭,温开祥,贾翊文,刘莹,荆文龙
受保护的技术使用者:南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
技术研发日:
技术公布日:2024/7/25
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