【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质监测系统，具体涉及一种基于光谱成像的水空协作式水质监测系统及方法。
技术介绍
1、遥感光谱法是一种通过分析地物对不同波长电磁辐射的响应特征，实现对地表物质组成和环境状况无接触、远距离探测的技术，因其具有大面积同步观测、非接触获取信息以及可同时检测多种水质参数的能力，同时具有较高的监测效率与准确性，被广泛应用于水质监测领域中，常用于早期发现和追踪水体的污染变化。
2、然而，遥感光谱法在不同区域光照条件下的检测精度可能会受到多种因素的影响，具体表现为：一方面，由于光照不均匀性，如云层遮挡、雾气弥漫、太阳高度角和入射角度随时间和季节变化等因素，地物表面的辐射亮度会发生变化，导致其在遥感影像上的光谱响应与标准状态存在差异，且复杂地形中的阴影效应也容易掩盖真实光谱信息，增加分类识别误差，加大同一区域内地物间的光谱差异，影响分类和定量分析；另一方面，在复杂光照条件下，大气对光谱信号的影响增强，使大气校正过程更为复杂且精度下降；另外，地物反照率因光照条件的不同而发生变异，也可能导致光谱曲线形态或位置的变化，并因此降低光谱匹配和识别的准确性。因此，如何在各种光照环境下优化遥感数据处理技术以提高遥感光谱法检测精度的是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于光谱成像的水空协作式水质监测系统及方法。
2、一种基于光谱成像的水空协作式水质监测系统，包括：
3、数据采集模块，包括空中移动监测终端、水上移动监测
4、数据传输与处理模块，用于处理分析监测终端采集的数据并将部分数据处理任务通过高速无线通信网络分配给就近的服务器终端协同处理；
5、光谱数据的处理与存储模块，用于对光谱数据进行降噪、去伪处理，同时对数据进行安全加密和定期备份；
6、遥感图像的处理与分析模块，用于对于遥感图像进行图像分割、特征提取和分类操作，并结合多尺度融合策略，将不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得精细的地貌信息；
7、水质参数的评估与预测模块，用于基于遥感图像和水质数据，构建多种水质参数的评估模型，利用深度学习方法进行水质参数的预测，以便提前预警水质异常情况；
8、自适应校准策略模块，用于执行自适应校准策略，利用空中移动监测终端和多个水上移动监测终端的光谱数据进行协同校准。
9、一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，包括以下步骤：
10、s1、在目标水域部署搭载光谱仪的水上移动监测终端，按路径采集并校准不同光照条件下的光谱数据，同时在同一时间段内同步进行高空遥感和水面监测，收集同一坐标位置的光谱数据，结合卫星遥感数据进行校准，并对采集的数据进行处理分析，建立地面实测与遥感反演结果之间的精确关系模型；
11、s2、分别通过暗像元校正、相对辐射校正以及绝对辐射校正技术消除高空遥感平台获取的光谱数据中由大气散射、吸收和气溶胶造成的偏差，再利用多源数据同化算法模拟各种光照条件，以矫正因光照不均引起的地表反射率变化及测量误差；
12、s3、针对水域环境特征，将待测水域分为多种光照场景类别，并为每个场景独立训练水质参数反演模型，以增强模型的针对性和精确性，同时，基于监测系统利用实地监测数据对遥感反演模型进行反馈修正与优化，以保持其在各种光照条件下性能稳定；
13、s4、综合运用来自遥感监测终端、空中移动监测终端以及水上移动监测终端的多角度、多时段光谱数据，结合深度学习技术构建水质参数反演模型，分析其中长期连续的遥感数据中水质参数随时间和光照条件变化的趋势，进一步优化模型参数，以适应各种光照环境下的水质监测需求。
14、优选地，所述步骤s1的具体步骤为：
15、s11、根据待测水域选择合适的布点方案，安装并配置带有光谱传感器的水上移动监测终端；
16、s12、设置定时或触发式采集模式，保持光谱传感器的采集时间与高空遥感数据获取的时间段重叠；
17、s13、利用水上移动监测终端的光谱传感器测量多种波长下的水体透射和反射光谱；
18、s14、在同一时间段内，收集高空遥感数据与水面光谱仪数据；
19、s15、将两组数据按照地理位置和时间对应，对比分析水质参数的差异；
20、s16、建立地面实测与遥感反演之间的统计关系模型，基于统计关系模型对数据进行矫正和交叉验证。
21、优选地，所述步骤s2的具体步骤为：
22、s21、搜集同时期、同地区的辐射亮度数据；
23、s22、应用大气传输模型计算大气层中影响光谱信号的气溶胶含量、湿度和气体吸收系数；
24、s23、运用暗像元校正去除噪声，使用亮像元进行相对辐射校正以获得表观光谱反射率；
25、s24、参考地面实测的太阳常数或同步卫星数据进行比对校准，完成绝对辐射校正；
26、s25、计算目标水域在不同时间、空间位置的太阳入射角和光照强度；
27、s26、使用多源数据同化算法模拟不同光照条件下水体的实际反射特性，并对遥感图像进行相应校正。
28、优选地，所述步骤s3的具体步骤为：
29、s31、根据水域环境特点及光照条件将待测水域划分为若干个光照场景类别；
30、s32、对每个场景类别的数据分别进行特征提取和归一化处理；
31、s33、针对不同光照场景训练不同的水质参数反演模型，利用交叉验证评估模型性能；
32、s34、定期从实地监测设备获取最新的水质实测数据，作为迭代更新模型的依据；
33、s35、根据新数据持续优化模型结构和参数，通过在线学习或增量学习改进模型预测精度；
34、s36、结合学习经验和现场实际情况，调整模型结构和校准方法，形成动态调整和持续优化的工作流程。
35、优选地，所述步骤s4的具体步骤为：
36、s41、整合不同遥感平台在同一区域不同时段、不同视角下的光谱数据；
37、s42、对数据进行辐射定标、几何校正和云遮盖去除操作；
38、s43、利用机器学习算法构建融合模型，结合多角度、多时相特征提取水质参数；
39、s44、构建时间序列数据库，记录长期的遥感和实地监测数据；
40、s45、分析水质参数随时间和光照变化的趋势以及季节性规律；
41、s46、结合光照趋势及规律对水质的影响反馈数据，优化反演模型参数，提高模型在复杂光照条件下的适应性和预测能力。
42、优选地，还包括对移动监测终端进行路径优化，具体包括以下步骤：
43、基于空中移动监测终端搭载激光测距与通信系统，向目标水上移动监测终端发射激光脉冲以引导其跟随空中移动监测终端同步移动，同时，分析激光在空气中传播时的反射、散射特性，利用高灵敏度传感本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于光谱成像的水空协作式水质监测系统，其特征在于，包括：
2.一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤为：
5.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：
6.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤为：
7.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，还包括对移动监测终端进行路径优化，具体包括以下步骤：
8.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，还包括对各移动监测终端进行自适应校准，所述自适应校准具体包括以下步骤：
9.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式
10.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述水质参数包括叶绿素a浓度、浊度、化学需氧量、溶解有机物、悬浮颗粒物和氮、磷化合物。
...【技术特征摘要】
1.一种基于光谱成像的水空协作式水质监测系统，其特征在于，包括：
2.一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤s1的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤为：
5.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤为：
6.根据权利要求2所述的一种基于光谱成像的水空协作式水质监测方法，其特征在于，所述步骤s4的具体步骤为：
7.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亚萍，刘怀庆，马亚欣，
申请(专利权)人：河北华厚天成环保技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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