申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所

申请日：2022-05-07

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114781537B

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V20/13;G06V10/764;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.08.09#实质审查的生效;2022.07.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于高分辨率卫星影像的入海排口疑似排污识别方法。本发明提供的方法基于高分辨率卫星影像的光谱特征，建立入海排口疑似排污识别模型，可以快速筛查疑似污染排口，对沿岸入海排口水色状况进行动态全面监测，迅速、详细掌握污染产生、演变过程，有利于从面上对入海排口进行监督管理，节省人力、物力等资源，严格监督陆源污染物入海，改善近岸海域生态环境质量。

主权项：1.一种基于高分辨率卫星影像的入海排口疑似排污识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：通过高分辨率卫星获得多种水色类型、多时相的遥感反射率光谱，并对遥感反射率进行归一化处理，突出谱形特征，构成由归一化的遥感反射率光谱形成的训练样本集；所述水色类型包括高悬浮泥沙水体、离岸清洁水体、水库水体、河道水体、养殖池塘水体、邻近岸的水体、污染水体；S2：依据光谱之间的相似性特征，对训练样本集中的归一化的遥感反射率光谱进行聚类处理，得到多种水体光学类型及各自对应的中心光谱；根据所述中心光谱的光谱特征，确定各类水体光学类型所对应的水体状态；所述水体状态包括清洁水体状态、浑浊水体状态、富营养化水体状态、泥沙含量极高的水体状态或是容易被误分的滩涂，以及疑似污染水体状态；S3：根据各类水体光学类型所对应的水体状态及光谱特征，提取确定对不同水体光学类型或水体状态具有敏感度的多个光谱参数，并将所述训练样本集中归一化的遥感反射率光谱的光谱参数、对应的水体光学类型作为真值，对机器学习模型进行迭代训练，得到水体光学类型分类模型；S4：通过高分辨率卫星获取包括入海排口的目标区域的遥感反射率光谱，将提取确定的光谱参数输入所述水体光学类型分类模型，并以输出的水体光学类型作为识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 自然资源部第二海洋研究所 一种基于高分辨率卫星影像的入海排口疑似排污识别方法

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