公开(公告)号：CN112215525B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202011217433.4

申请日：2020-11-04

Applicant: 安徽农业大学 ,  安徽大学

Inventor： 崔玉环 ,  方何旺 ,  王杰

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种湖库水质反演及可视化评价方法，属于水质评价领域，获取湖库区不同时相的卫星影像；调用大气校正模块Sen2Cor对Sentinel系列卫星影像进行大气校正；将经过大气校正之后的卫星影像的投影坐标统一转换为WGS84投影坐标；通过输入实测水质样点的坐标数据，提取前一步中对应时相卫星影像不同波段的反射率数据；采用深度学习中的神经网络算法进行模型的训练；采用K折交叉验证方法进行模型训练与精度验证；进行湖库水质参数反演，根据实测水质参数不同，分别对不同的参数进行训练和反演；利用上一步反演的湖库水体水质参数结果，对整个湖库水体进行水质评价，并以可视化图像展示。该方法提高了水质反演的精度，评价结果精确，效率高。

公开(公告)号：CN112215525A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011217433.4

申请日：2020-11-04

Applicant: 安徽农业大学 ,  安徽大学

Inventor： 崔玉环 ,  方何旺 ,  王杰

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种湖库水质反演及可视化评价方法，属于水质评价领域，获取湖库区不同时相的卫星影像；调用大气校正模块Sen2Cor对Sentinel系列卫星影像进行大气校正；将经过大气校正之后的卫星影像的投影坐标统一转换为WGS84投影坐标；通过输入实测水质样点的坐标数据，提取前一步中对应时相卫星影像不同波段的反射率数据；采用深度学习中的神经网络算法进行模型的训练；采用K折交叉验证方法进行模型训练与精度验证；进行湖库水质参数反演，根据实测水质参数不同，分别对不同的参数进行训练和反演；利用上一步反演的湖库水体水质参数结果，对整个湖库水体进行水质评价，并以可视化图像展示。该方法提高了水质反演的精度，评价结果精确，效率高。