[发明专利]基于光学水体类型和BP神经网络算法构建BP-TURB的湖泊浊度制图方法在审
| 申请号： | 202210561763.8 | 申请日： | 2022-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN114965300A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李思佳;刘阁;宋开山 | 申请（专利权）人： | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01N21/49;G06N3/08;G06V10/762 |
| 代理公司： | 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 | 代理人： | 范欣 |
| 地址： | 130102 吉林省长春市高新*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于光学水体类型和BP神经网络算法构建BP‑TURB的湖泊浊度制图方法，它涉及一种基于光学水体类型和模型的湖泊浊度制图方法。本发明为了解决现有算法限制了浊度反演模型对光学多样性水体适用性的技术问题。方法构建过程：基于连续三年全国典型内陆湖泊水体星地同步数据，分析其水体光学特性与水质参数特征，并筛选湖泊水体中对浊度变化敏感的波段反射率组合；对波段反射率聚类成为3类，BP神经网络作为输入变量，构建不同反射率光谱聚类特征下的湖泊浊度反演算法；最后将建立后的BP‑TURB算法耦合浊度敏感波段线性斜率中值分割法运用到MSI影像上，准确反演并获取湖泊浊度的年际变化规律及其空间分布。本方法技术路线能够实现湖泊浊度的长期高精度监测，具有普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 光学 水体 类型 bp 神经网络 算法 构建 turb 湖泊 浊度 制图 方法 | ||
【主权项】：
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