[发明专利]一种水体分类模型的建立方法及装置

权利要求书

1.一种水体分类模型的建立方法，其特征在于，包括：

获取实测的遥感反射率光谱；

通过聚类算法将所述遥感反射率光谱分为N类，所述N为正整数；

依据所述N类反射率光谱对应的水质参数和固有光学量，确定与所述N类反射率光谱依次对应的N类水体类别；

针对所述N类反射率光谱中的每一类反射率光谱进行如下操作：依据反射率光谱，确定处于遥感影像波段范围内的敏感波段，并将分别与反射率光谱对应的水体类别和敏感波段进行关联处理，生成水体分类决策树子模型；

将N个决策树子模型合并处理为水体分类决策树模型。

2.根据权利要求1所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，所述依据反射率光谱，确定处于遥感影像波段范围内的敏感波段，包括：

确定反射率光谱的基础敏感波段；

在遥感影像的波段范围内，确定和所述基础敏感波段对应的敏感波段。

3.根据权利要求1所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，所述生成水体分类决策树子模型，包括：

采用单波段比值法、波段比值法或归一化波段比值法生成水体分类决策树子模型。

4.根据权利要求1所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，在所述将N个决策树子模型合并处理为水体分类决策树模型后，还包括：

依据遥感影像数据对所述决策树模型中的所述敏感波段和数据阈值进行调整。

5.根据权利要求1所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，在所述将N个决策树子模型合并处理为水体分类决策树模型后，还包括：

获取经过水体掩膜处理的遥感影像数据，通过所述水体分类决策树模型计算输出所述遥感影像数据对应的水体类别。

6.根据权利要求5所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，在所述输出所述遥感影像数据对应的水体类别后，还包括：

统计一个时间段内固定区域中所有的遥感影像数据对应的水体类别，确定所述固定区域中各种水体类别发生的频率。

7.根据权利要求1所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，在所述将N个决策树子模型合并处理为水体分类决策树模型后，还包括：

对一个时间段内固定区域的多个遥感影像进行水体掩膜处理，得到多个携带掩膜波段的影像；

将所述多个携带掩膜波段的影像进行波段叠加和光谱平均处理，确定所述时间段内，所述固定区域的遥感影像光谱平均后对应的水体类别。

8.根据权利要求7所述的水体分类模型的建立方法，其特征在于，在所述确定所述固定区域的遥感影像光谱平均后对应的水体类别后，还包括：

根据所述固定区域的遥感影像光谱平均后的水体类别，确定所述固定区域在所述时间段内的水体类别分布。

9.一种水体分类模型的建立装置，其特征在于，包括：

光谱获取模块，用于获取实测的遥感反射率光谱；

光谱分类模块，用于通过聚类算法将所述遥感反射率光谱分为N类，所述N为正整数；

水体类别确定模块，用于依据所述N类反射率光谱对应的水质参数和固有光学量，确定与所述N类反射率光谱依次对应的N类水体类别；

子模型处理模块，包括波段选取模块和子模型生成模块，其中，所述波段选取模块用于针对所述N类反射率光谱中的每一类反射率光谱进行如下操作：依据反射率光谱，确定处于遥感影像波段范围内的敏感波段；所述子模型生成模块用于将分别与反射率光谱对应的水体类别和敏感波段进行关联处理，生成水体分类决策树子模型；

模型合成模块，用于将N个决策树子模型合并处理为水体分类决策树模型。

10.根据权利要求9所述的水体分类模型的建立装置，其特征在于，所述波段选取模块具体包括：

波段确定模块，用于确定反射率光谱的基础敏感波段；

波段选取子模块，用于在遥感影像的波段范围内，确定和所述基础敏感波段对应的敏感波段。