【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境质量评价的，具体为一种海洋环境质量评价方法及系统。
技术介绍
1、海洋环境质量评价是指通过综合运用多种技术手段，对海洋环境的物理、化学、生物和生态特性进行系统评估，尽管现有的海洋环境质量评价技术在实际应用中取得了显著进展，但仍面临以下几个主要问题：
2、1.现有监测技术通常依赖于点位采样，覆盖范围有限，难以全面反映大范围海洋环境的整体状况，尤其是在深海和偏远海域，数据获取难度更大；
3、2.现有技术主要关注单一指标或少数几个指标的监测，缺乏对海洋生态系统的整体健康状况和功能的综合评价，这种方法难以准确反映海洋生态系统的复杂性和多样性；
4、3.现有的监测技术和设备成本较高，尤其是需要长期、连续监测时，经济成本和人力资源投入较大，这限制了海洋环境质量评价在更大范围内的广泛应用。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种海洋环境质量评价方法，包括以下步骤，
3、获取海洋环境数据，并对获取的数据进行数据矫正，将校正后的数据构建为海洋环境数据集合，包括，利用传感器获取海洋环境数据中的图像数据以及海洋水质参数，进行数据矫正以及特征提取；
4、利用数据集合搭建海洋环境质量计算模型，具体为：基于海洋环境数据中的不同特征进行海洋环境质量计算模型搭建，包括，针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算以及针对海洋水质参数相关特征的综合指数计算
5、根据海洋环境质量计算模型的计算结果，实现海洋环境质量的分析评价，包括，利用海洋环境质量计算模型的计算结果，并基于卷积神经网络，同时引入动态卷积和自注意力机制，搭建智能分析模型，具体为：
6、根据输入数据生成动态卷积核权重，并通过卷积操作得到海洋环境初步特征图，利用自注意力机制对生成的海洋环境初步特征图进行处理，对经过自注意力机制处理的海洋环境最终特征图进行池化操作，生成高层次特征，最后根据生成的高层次海洋环境特征图对海洋水质数据进行分析。
7、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述特征提取具体如下：
8、当对图像数据进行特征提取时，首先读取rgb图像数据，并利用加权平均法将rgb图像转换成灰度图像，则得出图像数据的红色通道像素值、绿色通道像素值以及蓝色通道像素值，然后利用高斯滤波技术，减少灰度图像数据的噪声，以提高数据的准确性，同时利用sobel算子计算出滤波后图像的梯度，具体实现公式如下：
9、
10、
11、
12、，
13、其中，表示高斯滤波器，表示图像数据的标准差，、分别表示水平方向和垂直方向的梯度，表示梯度方向，表示梯度幅值，根据提取的梯度幅值与方向，则可完成数据特征的提取；
14、当对海洋水质参数进行特征提取时，是将传感器采集的数据参数按照时间序列构成海洋水质参数特征集合，且表示不同传感器获取的特征参数，包括，水质浊度、水质溶解氧含量、水质化学需氧量、海水温度、海水盐度、海水悬浮物浓度以及海水浮游植物分布。
15、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算具体如下：
16、
17、
18、
19、其中，、分别表示图像数据中红色通道像素值最大值与最小值，、分别表示图像数据中绿色通道像素值最大值与最小值，、分别表示归一化后的红光波段与绿光波段的反射率，表示近红外波段的反射率，表示计算的归一化水体指数。
20、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述利用数字孪生算法进行海洋环境质量计算模型的搭建具体如下：
21、基于海洋水质参数搭建物理模拟模型，则有，
22、
23、其中，表示在不同时间序列下计算的综合指数，表示时刻的虚拟海洋环境；
24、构建归一化水体指数与综合指数之间的关系模型，则有，
25、
26、其中，、分别表示构建的关系模型的系数，表示误差项，对于关系模型的系数和误差项，通过将同一时间序列下的归一化水体指数与综合指数，代入到关系模型中，则能得出，表示时刻计算的归一化水体指数；
27、将转换的虚拟海洋状态以及虚拟海洋环境动态结合，进而完成海洋环境质量计算模型的构建，则有，
28、
29、其中，表示时刻的虚拟海洋环境，、分别表示构建的关系模型的系数，表示误差项，对于关系模型的系数和误差项，通过将同一时间序列下的归一化水体指数与综合指数，代入到关系模型中，则能得出，表示时刻计算的归一化水体指数，表示海洋环境质量计算模型在时刻的计算结果，、表示综合指数与归一化水体指数各自对海洋环境质量的影响权重。
30、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述通过卷积操作得到海洋环境初步特征图具体如下：
31、根据输入数据生成动态卷积核权重，
32、动态卷积操作，
33、其中，表示动态生成的卷积核权重，根据输入数据进行动态调整，表示卷积层偏置向量，表示生成的海洋环境初步特征图。
34、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述利用自注意力机制对生成的海洋环境初步特征图进行处理具体如下：
35、利用自注意力机制从卷积操作后的海洋环境初步特征图中计算出查询、键以及值，，，
36、根据计算的查询以及键，计算出二者之间的相似度，进而计算出注意力权重，
37、根据计算的注意力权重对值进行加权平均，
38、其中，、、分别表示从初步特征图中计算的查询、健以及值，、、分别表示自注意力机制中的查询、健以及值的权重矩阵，表示计算的注意力权重，表示最海洋环境最终特征图，表示加权的次数序列，表示加权总次数。
39、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价方法的一种优选方案，其中：所述对经过自注意力机制处理的海洋环境最终特征图进行池化操作具体如下：
40、
41、将池化后的海洋环境最终特征图通过全连接层，进行特征融合与非线性变换，生成高层次特征，
42、
43、其中，表示经过池化层减少尺寸的海洋环境特征图，表示经过非线性变换的高层次海洋环境特征图，表示全连接层的权重矩阵，表示全连接层的偏执向量。
44、作为本专利技术所述一种海洋环境质量评价系统的一种优选方案，其中：包括，海洋环境数据集合构建模块，海洋环境质量计算模型搭建模块，海洋环境质量评价模块，所述海洋环境数据集合构建模块，用于获取海洋环境数据，并对获取的数据进行数据矫正，将矫正后的数据构建为海洋环境数据集合；所述海洋环境质量计算模型搭建模块，基于海本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述特征提取具体如下：
3.如权利要求2所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算具体如下：
4.如权利要求3所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述利用数字孪生算法进行海洋环境质量计算模型的搭建具体如下：
5.如权利要求4所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述通过卷积操作得到海洋环境初步特征图具体如下：
6.如权利要求5所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述利用自注意力机制对生成的海洋环境初步特征图进行处理具体如下：
7.如权利要求6所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述对经过自注意力机制处理的海洋环境最终特征图进行池化操作具体如下：
8.一种采用如权利要求1~7任一所述的海洋环境质量评价方法的系统，其特征在于，包括，海洋环境数据集合构建模块，海洋环境质量计算模型搭建模块，海洋环境质量评价模块，<...
【技术特征摘要】
1.一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述特征提取具体如下：
3.如权利要求2所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算具体如下：
4.如权利要求3所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述利用数字孪生算法进行海洋环境质量计算模型的搭建具体如下：
5.如权利要求4所述的一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：所述通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄宝兴，丰卫华，王志富，
申请(专利权)人：自然资源部第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：
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