一种循环优化的高光谱大数据水质全天候动态监测方法
基本信息
申请号 | CN202011537226.7 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN112763426A | 公开(公告)日 | 2021-05-07 |
申请公布号 | CN112763426A | 申请公布日 | 2021-05-07 |
分类号 | G01N21/25;G01N33/18;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;B64C39/02 | 分类 | 测量;测试; |
发明人 | 陈一峰;冯垚;李爽;陈小婕 | 申请(专利权)人 | 宁德卫星大数据科技有限公司 |
代理机构 | 福州旭辰知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人 | 程春宝 |
地址 | 352100 福建省宁德市蕉城区万安西路1号金港名都A区28栋三楼 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明涉及一种循环优化的高光谱大数据水质全天候动态监测方法,步骤S1、建立全天候动态监测系统;步骤S2、建立初步水质反演模型,解算水体水质浓度指标;步骤S3、通过与作业区域的机载高光谱成像系统获取的水体影像叠加分析,标识出水质参数浓度的空间分布,分析排污口及污染超标重点关注水域,对重点关注水域进行进一步监测:步骤S4、根据实时监测数据搭建特定点位的水质反演模型;步骤S5、用神经网络深度学习对长期采集的水体高光谱大数据进行训练学习,定期对原位光谱水质在线监测仪、便携式高光谱检测设备的反演模型精准优化。全天候长期动态监测水体环境信息,神经网络学习手段对水体高光谱数据进行处理,利用深度学习优化水质反演模型。 |
