[发明专利]一种基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，其特征在于，包括：

获取无人机高光谱数据；

基于所述无人机高光谱数据，提取对应的水体特征；

根据所述无人机高光谱数据、所述水体特征和地面实测数据，构建流域水环境质量监测模型。

2.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，所述地面实测数据包括野外现场采集的水质参数数据，所述根据所述无人机高光谱数据、所述水体特征和地面实测数据，构建流域水环境质量监测模型包括：

根据所述水体特征，确定所述无人机高光谱数据中的水体范围；

根据所述野外现场采集的水质参数数据，确定所述水体范围对应的综合污染指数；

根据所述综合污染指数和所述无人机高光谱数据，构建流域水环境质量监测模型。

3.根据权利要求2所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，所述水质参数数据包括塞奇深度、溶解氧、氧化还原电位及氨氮含量，所述综合污染指数通过如下公式表示：

其中，P_final表示所述综合污染指数，P_i表示第i个参数指标的无量纲结果，所述参数指标包括塞奇深度、溶解氧、氧化还原电位及氨氮含量，P_max表示所述无量纲结果P_i中的最大值，W_i表示第i个参数指标的权重，I_i表示第i个参数指标的水质参数因子C_i和标准浓度S_i之间的比值。

4.根据权利要求2所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，所述根据所述综合污染指数和所述无人机高光谱数据，构建流域水环境质量监测模型包括：

获取多组无人机高光谱数据，并对多组所述无人机高光谱数据中的水体范围进行标注，确定训练样本集，其中，标注信息为所述无人机高光谱数据中水体范围对应实际的综合污染指数；

将所述训练样本集输入至所述流域水环境质量监测模型，确定预测的综合污染指数；

根据实际的综合污染指数和预测的综合污染指数，调整所述流域水环境质量监测模型的参数直至满足收敛条件，完成对所述流域水环境质量监测模型的训练，并将训练完备的流域水环境质量监测模型进行存储。

5.根据权利要求4所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，所述流域水环境质量监测模型依次包括最小二乘支持向量机单元、粒子群优化算法单元和梯度提升决策树，其中：

所述最小二乘支持向量机单元，用于提取所述无人机高光谱数据对应的至少一个污染特征；

所述粒子群优化算法单元，用于将所述至少一个污染特征作为初始化粒子进行粒子群优化，确定至少一个优化特征；

所述梯度提升决策树，用于根据所述至少一个优化特征进行决策，判断所述至少一个优化特征是否为最佳特征，并根据所述最佳特征，确定预测的综合污染指数。

6.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，在所述根据所述无人机高光谱数据、所述水体特征和地面实测数据，构建流域水环境质量监测模型之后，还包括：

获取待测无人机高光谱数据，对所述待测无人机高光谱数据进行预处理，并提取对应的水体特征；

将所述待测无人机高光谱数据输入至所述流域水环境质量监测模型，确定对应的预测的综合污染指数。

7.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的流域水环境质量检测方法，其特征在于，在所述基于所述无人机高光谱数据，提取对应的水体特征之前还包括：对所述无人机高光谱数据进行预处理，预处理的方式包括依次进行传感器辐射定标、几何校正、绝对辐射定标。