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

发明专利有效专利

申请号：
CN202011637628.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N7/00
申请日期：
2020-12-31
申请人：
中国冶金地质总局矿产资源研究院

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著录项信息

专利名称	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
申请号	CN202011637628.4	申请日期	2020-12-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112766075A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;7;/;0;0查看分类表>
申请人	中国冶金地质总局矿产资源研究院	申请人地址	北京市顺义区机场东路2号国家地理信息产业园2A-3楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国冶金地质总局矿产资源研究院	当前权利人	中国冶金地质总局矿产资源研究院
发明人	黄照强;周雪莹;倪斌;江淼;张亚龙
代理机构	北京八月瓜知识产权代理有限公司	代理人	李斌

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。

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