基于深度回归模型的遥感水质监测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201610234580.X
申 请 日：20160415
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20160831
公 开 号：CN105912790A
代 理 人：李海华
代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212
摘 要：本发明公开了一种基于深度回归模型的遥感水质监测方法,对待处理遥感图像预处理,得到选定水体的遥感数据；对监测水体区域采样点进行采样,得到采样点的实际水质参数和对应的遥感数据；将所有采样点的实际水质参数和遥感数据作为训练样本,利用多层自动编码机逐层进行训练,得到每层自动编码机的输出,直至最后一层自动编码机训练完毕,得到多层自动编码机的输出；最后将该多层自动编码机的输出利用支持向量机回归算法反演水质参数,得到水质回归模型；利用水质回归模型对待处理遥感图像进行反演,得到待处理遥感图像中水体需要监测项目的浓度值。本方法对各种水体适应性好、监测精度高、适合长期连续监测。
主 权 项：基于深度回归模型的遥感水质监测方法,其特征在于：步骤如下,1)将遥感图像数据导入计算机,提取出包含需要监测水体的矩形范围作为待处理遥感图像；2)利用掩模矩阵对待处理遥感图像每个波段进行掩膜,并从每个波段中去掉光谱值为0的背景信息,再做归一化处理,得到选定水体的遥感数据；3)在监测水体区域选取不同的点作为采样点,对采样点进行需要监测项目的水质参数实地采集,得到采样点的实际水质参数,并确定所有采样点对应的遥感数据；4)将所有采样点的实际水质参数和采样点的遥感数据作为训练样本,利用多层自动编码机逐层进行训练,以逐层提取遥感水质图像的特征,从而得到每层自动编码机的输出,并作为下一层自动编码机的输入；如此递推,直至最后一层自动编码机训练完毕,得到多层自动编码机的输出；最后将该多层自动编码机的输出利用支持向量机回归算法反演水质参数,得到水质回归模型；5)利用所构建的水质回归模型对待处理遥感图像进行反演,得到待处理遥感图像中水体需要监测项目的浓度值；根据其处于不同的浓度区间赋予不同的颜色,从而直观显示整个水体水质参数的浓度情况,实现水体水质遥感监测。
关 键 词：
法律状态：
IPC专利分类号：G06F17/50;G06N5/02