[發明專利]一種基于遙感影像的水質反演方法、裝置以及設備在審
| 申請號: | 202211037445.8 | 申請日: | 2022-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN115410086A | 公開(公告)日: | 2022-11-29 |
| 發明(設計)人: | 鄧應彬;荊文龍;楊驥;胡泓達;胡義強;舒思京 | 申請(專利權)人: | 南方海洋科學與工程廣東省實驗室(廣州) |
| 主分類號: | G06V20/10 | 分類號: | G06V20/10;G06V10/10;G06V10/774;G06V10/82;G06F17/18;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425 | 代理人: | 潘桂生 |
| 地址: | 511457 廣東省廣州市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 遙感 影像 水質 反演 方法 裝置 以及 設備 | ||
本發明涉及地理信息技術領域,特別涉及一種基于遙感影像的水質反演方法,包括:獲得目標區域的正射影像,剔除正射影像中的非水體區域,獲取目標區域的水體影像,并根據預設的采樣點數目,獲取目標區域的水體影像中各個采樣點對應的水質數據;獲取目標區域的水體影像中各個采樣點對應的波段數據,將同一采樣點對應的水質數據以及波段數據進行組合,獲取若干個采樣點對應的訓練數據組;將若干個采樣點對應的訓練數據組輸入至隨機森林神經網絡模型進行訓練,獲取水質反演模型;將目標區域正射影像輸入至水質反演模型,獲取目標區域的水體區域的水質反演數據,根據目標區域的水體區域的水質反演數據,獲取目標區域的污染源區域檢測結果。
技術領域
本發明涉及地理信息技術領域,特別涉及是一種基于遙感影像的水質反演方法、裝置、設備以及存儲介質。
背景技術
近年來,隨著人口的增長、工業化速度加快,城市化的步伐提高,工業、水產養殖業、家禽養殖業、畜牧業等的發展迅速。上述產業都在不同程度地產生廢水,但由于污水排放的凈化技術和管理成本較高,污水處理的還沒有完全普及,因此,部分地區,特別是監管難度較大的區域,污水直接排入江河湖海的情況時有發生。但鑒于面積范圍大,造成的污染溯源具有相當的難度,為水污染監管造成了較大的難題。
發明內容
基于此,本發明的目的在于,提供一種基于遙感影像的水質反演方法、裝置、設備以及存儲介質,通過獲取目標區域的遙感影像中的水質數據以及波段數據,采用深度學習方法,構建水質反演模型,準確、快速地獲取目標區域的水質反演數據,并根據水質反演數據,獲取所述目標區域的污染源區域檢測結果。
第一方面,本申請實施例提供了一種基于遙感影像的水質反演方法,包括以下步驟:
獲取目標區域的若干個遙感影像,將所述若干個遙感影像進行拼接,獲得所述目標區域的正射影像,其中,所述正射影像包括水體區域以為非水體區域;
剔除所述正射影像中的非水體區域,獲取所述目標區域的水體影像,并根據預設的采樣點數目,獲取所述目標區域的水體影像中各個采樣點對應的水質數據,其中,所述水質數據包括總氮數據、總磷數據、化學需氧量數據以及葉綠素數據;
獲取所述目標區域的水體影像中各個采樣點對應的波段數據,將所述同一采樣點對應的水質數據以及波段數據進行組合,獲取若干個所述采樣點對應的訓練數據組;
將若干個所述采樣點對應的訓練數據組輸入至預設的深度學習模型進行訓練,獲取水質反演模型,其中,所述水質反演模型包括總氮反演模塊、總磷反演模塊、化學需氧量反演模塊以及葉綠素反演模塊;
將所述目標區域正射影像輸入至所述水質反演模型,獲取所述目標區域的水體區域的水質反演數據,其中,所述水質反演數據包括總氮反演數據、總磷反演數據、化學需氧量反演數據以及葉綠素反演數據。
第二方面,本申請實施例提供了一種基于遙感影像的水質反演裝置,包括:
正射影像獲取模塊,用于獲取目標區域的若干個遙感影像,將所述若干個遙感影像進行拼接,獲得所述目標區域的正射影像,其中,所述正射影像包括水體區域以為非水體區域;
水質數據獲取模塊,用于剔除所述正射影像中的非水體區域,獲取所述目標區域的水體影像,并根據預設的采樣點數目,獲取所述目標區域的水體影像中各個采樣點對應的水質數據,其中,所述水質數據包括總氮數據、總磷數據、化學需氧量數據以及葉綠素數據;
訓練數據獲取模塊,用于獲取所述目標區域的水體影像中各個采樣點對應的波段數據,將所述同一采樣點對應的水質數據以及波段數據進行組合,獲取若干個所述采樣點對應的訓練數據組;
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