[发明专利]一种基于半监督学习策略的高光谱遥感黑臭水体分级方法有效
| 申请号： | 202011637628.4 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112766075B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 黄照强;周雪莹;倪斌;江淼;张亚龙 | 申请（专利权）人： | 中国冶金地质总局矿产资源研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 101300 北京市顺义区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于半监督学习策略的高光谱遥感黑臭水体分级方法，通过获取CASI高光谱遥感影像、实测光谱数据及实测水质数据并进行预处理；并建立每个水质参数的反演模型；根据所述反演模型对所述CASI高光谱影像进行逐像元的四个水质参数的反演；针对水质反演结果，利用离差法对水质数据进行数据标准化；将标准化后的水质数据输入预先建立的贝叶斯黑水体分级模型得到黑臭水体分级结果。本发明从黑臭水体的监测指标参数为出发点，从根源上考虑了四个水质指标参数对黑臭水体的影响，同时结合机器学习算法，基于贝叶斯判别得到黑臭水体分级模型。本发明在获得黑臭水体分级同时，亦可获取四个水质参数反演结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 策略 光谱 遥感 水体 分级 方法 | ||
【主权项】：
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