【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水源地水质监测领域，尤其涉及一种基于水源地风险源影响的水质监控方法及系统。
技术介绍
1、在水源地水质监测领域，传统的监测方法主要依赖于人工携带便携式仪器到现场进行单点采样和测量，或者通过固定站点进行连续的数据收集。这些方法虽然能够提供一定程度的水质信息，但存在自动化程度低、效率不高、成本较大以及数据更新周期较长等问题。此外，由于人力的限制，传统方法难以实现对水源地的全面、实时和连续的监测。
2、近年来，随着遥感技术的快速发展，结合遥感影像进行水质参数监测的方法逐渐受到关注。然而，现有的基于遥感影像的机器学习的水质监控方法多数侧重于算法的优化和模型的构建，较少考虑到水源地周边风险源对水质参数的潜在影响。这些风险源包括，但不限于排污口、企业用地、农业面源等，它们排放的污水往往会对水源地水质造成直接或间接的影响。特别地，距离这些风险源越近的水源地，其水质参数受污染的可能性越高。因此，现有的水质监测方法在进行水质监测时，由于没有充分考虑这些风险源的影响，导致监测的精度和可靠性低。
技术实现思路
1、本申请针对现有技术中的问题，通过结合空间分辨率高、覆盖范围广和更新周期短的多光谱遥感图像，提供一种充分考虑了水源地风险源信息，能够更精确、更全面的监测水质的水质参数监测方法。
2、一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，包括：以下步骤：
3、获取目标水源地的第一多光谱遥感图像；
4、对所述第一多光谱遥感图像中的光谱波段进行空间降尺度处理
5、获取目标水源地及其周边地区的地理空间信息，根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述地理空间信息，获取若干风险源信息；
6、获取目标水源地的矢量边界图层，并进行网格化处理，得到若干网格单元，根据所述风险源信息，计算各个所述网格单元受风险源影响的风险程度系数；
7、根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数。
8、本申请还提供一种基于水源地风险源影响的水质监控系统，包括：
9、多光谱遥感图像获取模块：用于获取目标水源地的第一多光谱遥感图像；
10、多光谱遥感图像处理模块：用于对所述第一多光谱遥感图像中的光谱波段进行空间降尺度处理，得到第一高分辨率多光谱遥感图像；
11、风险源获取模块：用于获取目标水源地及其周边地区的地理空间信息，根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述地理空间信息，获取若干风险源信息；
12、风险程度系数获取模块：用于获取目标水源地的矢量边界图层，并进行网格化处理，得到若干网格单元，根据所述风险源信息，计算各个所述网格单元受风险源影响的风险程度系数；
13、水质参数分布结果获取模块：用于根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数。
14、相对于现有技术，本方案基于多光谱遥感图像进行水源地水质监控，将水源地的多光谱遥感图像分成若干网格单元，充分分析水源地及其周边区域的风险源对每一个网格单元的风险程度，再按照预设的水质参数监控模型，从而能够更精确、更全面的对水源地的水质进行监控，有效提高了对水源地的水质进行监控的可靠性。
15、为了能更清晰的理解本申请，以下将结合附图说明阐述本申请的具体实施方式。
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1.一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，包括：以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述水质参数监控模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，构建所述水质参数监控模型，还包括以下步骤：
5.根据权利要求3或4任一项所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，利用空间加权神经网络模型计算第i个目标水源地的水质观测点下，第k个自变量的权重wk(si)：
6.根据权利要求1所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述风险源信息包括：风险源位置信息；
7.根据权利要求6所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述风险源信息还包括：风险源类型；其中，
8.根据权利要求4所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述水质监测数据至少包括：总氮和总磷的浓度；
9.根据权利要求1所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，对所述第一多光谱遥感图像进行预处理的步骤包括：对所述第一多光谱遥感图像进行大气矫正和辐射校正。
10.一种基于水源地风险源影响的水质监控系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，包括：以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，所述水质参数监控模型的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，构建所述水质参数监控模型，还包括以下步骤：
5.根据权利要求3或4任一项所述的一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，利用空间加权神经网络模型计算第i个目标水源地的水质观测点下，第k个自变量的权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：许剑辉，钟鸣辉，刘旭拢，徐小飞，周霞，姜浩，钟凯文，
申请(专利权)人：广东省科学院广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：
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