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公开(公告)号：CN112763425A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011466246.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明提供一种河口浑浊带识别方法和识别系统。其中，所述河口浑浊带识别方法包括以下步骤：通过卫星获取河口的遥感影像；对遥感影像进行预处理；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的总悬浮物含量；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的叶绿素含量；根据所述河口的总悬浮物含量和河口的叶绿素含量计算河口浑浊带系数；将所述河口浑浊带系数与预设的浑浊带阈值比对，将所述遥感影像中所述河口浑浊带系数大于所述浑浊带阈值的范围确定为河口最大浑浊带范围。本发明的河口浑浊带识别方法可以提高识别所述河口最大浑浊带范围的准确性，且能准确地获取到不同河口及所述河口处于不同季节的最大浑浊带范围。
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公开(公告)号：CN112528559A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011403257.3
申请日：2020-12-04
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明公开了一种结合预分类与机器学习的叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据及水体的叶绿素a浓度值；然后对反射率数据进行预分类，求取不同分类数目下的误差平方和，根据误差平方和确定真实聚类数目K；再将采集的反射率数据分成K类，并在不同尺度下进行连续小波变换，得到每一类的小波系数；将各类小波系数与实测的叶绿素a浓度值进行相关性分析，筛选出相关系数大于预设阈值的小波系数；接着将筛选出的各类小波系数进行支持矢量回归建模，并进行超参数优化，最终得到叶绿素a浓度反演模型，模型可用来根据反射率的小波系数反演出二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528559B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011403257.3
申请日：2020-12-04
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G01N33/18 , G01N30/02 , G01N21/64 , G01N21/55 , G01N21/31 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种结合预分类与机器学习的叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据及水体的叶绿素a浓度值；然后对反射率数据进行预分类，求取不同分类数目下的误差平方和，根据误差平方和确定真实聚类数目K；再将采集的反射率数据分成K类，并在不同尺度下进行连续小波变换，得到每一类的小波系数；将各类小波系数与实测的叶绿素a浓度值进行相关性分析，筛选出相关系数大于预设阈值的小波系数；接着将筛选出的各类小波系数进行支持矢量回归建模，并进行超参数优化，最终得到叶绿素a浓度反演模型，模型可用来根据反射率的小波系数反演出二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。
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公开(公告)号：CN112526098A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011403259.2
申请日：2020-12-04
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于连续小波系数的二类水体叶绿素a浓度反演方法，包括先实地采集二类水体表面的反射率数据和水体的叶绿素a浓度；然后将反射率数据在不同尺度下进行连续小波变换，得到多个小波系数；接着将小波系数与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析，筛选出相关性较高的小波系数；再将筛选出的小波系数进行偏最小二乘回归建模，建立以小波系数为自变量，叶绿素a浓度为因变量的叶绿素a浓度反演模型；对于待测的二类水体，实地采集其表面的反射率数据，将其进行连续小波变换得到小波系数，然后基于该小波系数，利用叶绿素a浓度反演模型进行反演，最终得到该二类水体的叶绿素a浓度。本发明能够实现二类水体叶绿素a浓度高精度反演。
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公开(公告)号：CN112666328B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202011339597.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传神经网络模型的叶绿素a遥感反演方法和装置，通过利用实验区水域的实测叶绿素a浓度和光谱数据，耦合遗传算法和人工神经网络两种机器学习算法，建立用于获取水体叶绿素a浓度的遗传神经网络反演模型，再根据反演模型和光谱数据求算待评估区域叶绿素a浓度的模拟值。由于利用遗传算法改进了人工神经网络在非线性回归过程中的后向反馈，所估算出的叶绿素a浓度更接近全局最优解，叶绿素a浓度预测值与实测值保持了较高的一致性。同时，由于考虑了波段比值、光谱导数等多种敏感性光谱特征，所述遗传神经网络反演模型具有较好的鲁棒性和空间可移植性，非常适合于物质组成和光学特征复杂的浑浊二类水体。
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公开(公告)号：CN112763425B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202011466246.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明提供一种河口浑浊带识别方法和识别系统。其中，所述河口浑浊带识别方法包括以下步骤：通过卫星获取河口的遥感影像；对遥感影像进行预处理；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的总悬浮物含量；根据预处理后的所述遥感影像计算河口的叶绿素含量；根据所述河口的总悬浮物含量和河口的叶绿素含量计算河口浑浊带系数；将所述河口浑浊带系数与预设的浑浊带阈值比对，将所述遥感影像中所述河口浑浊带系数大于所述浑浊带阈值的范围确定为河口最大浑浊带范围。本发明的河口浑浊带识别方法可以提高识别所述河口最大浑浊带范围的准确性，且能准确地获取到不同河口及所述河口处于不同季节的最大浑浊带范围。
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公开(公告)号：CN112666328A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011339597.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 广东省科学院广州地理研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传神经网络模型的叶绿素a遥感反演方法和装置，通过利用实验区水域的实测叶绿素a浓度和光谱数据，耦合遗传算法和人工神经网络两种机器学习算法，建立用于获取水体叶绿素a浓度的遗传神经网络反演模型，再根据反演模型和光谱数据求算待评估区域叶绿素a浓度的模拟值。由于利用遗传算法改进了人工神经网络在非线性回归过程中的后向反馈，所估算出的叶绿素a浓度更接近全局最优解，叶绿素a浓度预测值与实测值保持了较高的一致性。同时，由于考虑了波段比值、光谱导数等多种敏感性光谱特征，所述遗传神经网络反演模型具有较好的鲁棒性和空间可移植性，非常适合于物质组成和光学特征复杂的浑浊二类水体。
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