公开(公告)号：CN118673467A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202411162757.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 王昊 ,  王宇翔 ,  尹倩 ,  尤小刚 ,  刘凯 ,  周晓媛 ,  段利民 ,  王国强 ,  廖通逵 ,  宋晓斌

IPC: G06F18/25 ,  G01N33/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的水质预测方法、装置、设备及介质，包括：获取待研究的断面覆盖流域处的原始数据，并基于原始数据生成长序列时序数据，长序列时序数据用于体现水质断面监测情况和水质污染影响情况；通过基于改进Transformer的目标水质预测模型，提取长序列时序数据的第一依赖关系矩阵、时间特征矩阵和位置特征矩阵，基于第一依赖关系矩阵、时间特征矩阵和位置特征矩阵的融合结果，生成断面覆盖流域对应的水质预测结果。本发明可以显著提高水质预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN118673467B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411162757.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 王昊 ,  王宇翔 ,  尹倩 ,  尤小刚 ,  刘凯 ,  周晓媛 ,  段利民 ,  王国强 ,  廖通逵 ,  宋晓斌

IPC: G06F18/25 ,  G01N33/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的水质预测方法、装置、设备及介质，包括：获取待研究的断面覆盖流域处的原始数据，并基于原始数据生成长序列时序数据，长序列时序数据用于体现水质断面监测情况和水质污染影响情况；通过基于改进Transformer的目标水质预测模型，提取长序列时序数据的第一依赖关系矩阵、时间特征矩阵和位置特征矩阵，基于第一依赖关系矩阵、时间特征矩阵和位置特征矩阵的融合结果，生成断面覆盖流域对应的水质预测结果。本发明可以显著提高水质预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN118706765A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202411179611.7

申请日：2024-08-27

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 周令泉 ,  王宇翔 ,  王昊 ,  宗继彪 ,  刘福权 ,  刘彩艳 ,  段利民 ,  王国强 ,  廖通逵 ,  宋晓斌

IPC: G01N21/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供了一种卫星高光谱水质预测方法、装置、设备及介质，包括：基于水质监测区域对应的地面采样高光谱数据和无人机高光谱数据，构建第一训练数据集；利用第一训练数据集对无人机高光谱反演模型进行训练，以通过目标无人机高光谱反演模型，基于无人机高光谱数据生成水质监测区域对应的目标像素级水质监测结果；基于目标像素级水质监测结果和水质监测区域对应的第一卫星遥感高光谱数据，构造第二训练数据集；利用第二训练数据集对卫星高光谱反演模型进行训练，训练得到的卫星高光谱反演模型用于基于第二卫星遥感高光谱数据对水质监测区域进行水质预测。本发明具有较强的通用性和适用性，而且可以利用卫星数据实现水质参数的大面积连续监测。