本发明专利技术涉及河道水质监测技术领域，尤其涉及一种基于光谱分析的河道水质监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：对河道水监测区域数据进行河道水光谱监测，生成河道水光谱监测数据；对河道水光谱监测数据进行河道水光谱聚合分析处理，生成河道水光谱聚合数据；对河道水聚合光谱数据进行河道水污染数据分析，生成河道水污染数据；基于河道水气相色谱‑质谱数据进行河道水深度杂质数据分析处理，生成河道水深度杂质数据；根据河道水污染数据以及河道水深度杂质数据进行河道水质拟合分析，生成河道水质拟合数据；对河道水质拟合数据进行河道水质异常数据异常判断处理，以得到河道水质异常数据。本发明专利技术基于光谱分析实现更精准及高效地河道水质监测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及河道水质监测，尤其涉及一种基于光谱分析的河道水质监测方法及系统。
技术介绍
1、河道水质监测是对河流生态健康和水资源质量的重要评估手段。能够提供水质变化的数据，帮助识别污染源，评估污染程度，从而为水资源管理、污染控制和环境保护制定科学、有效的策略。通过定期检测河水中的化学物质、重金属、有机物污染物以及生物指标等，及时发现和预防潜在的环境问题。此外，水质监测还能指导水环境治理和生态修复工作，确保水资源的可持续利用。然而，传统的河道水质监测方法往往依赖于化学试剂和生物标本进行水质分析，无法有效评估河道水资源中的多种污染物，导致河道水资源的水质监测精度较低；并且依赖于单一指标进行水质分析，无法更全面对水质状况进行评估，从而造成河道水资源的水质监测效果较差。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于光谱分析的河道水质监测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于光谱分析的河道水质监测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1:获取河道水监测区域数据；利用多光谱设备对河道水监测区域数据进行河道水光谱监测处理，生成河道水光谱监测数据；
4、步骤s2:对河道水光谱监测数据进行河道水多维光谱映射处理，生成河道水多维光谱数据；
5、步骤s3:对河道水多维光谱数据进行河道水光谱聚合分析处理，生成河道水光谱聚合数据；
6、步骤s4:对河道水聚合光谱数据进行河道水污染数据分析，生成河道水污染数据；
7、步骤s5:获取河道水监测区域数据对应的河道水气相色谱-质谱数据；基于河道水气相色谱-质谱数据进行河道水深度杂质数据分析处理，生成河道水深度杂质数据；
8、步骤s6:根据河道水污染数据以及河道水深度杂质数据进行河道水质拟合分析，生成河道水质拟合数据；对河道水质拟合数据进行河道水质异常数据异常判断处理，以得到河道水质异常数据；将河道水质异常数据反馈至终端执行河道水质异常反馈作业。
9、本专利技术使用多光谱设备可以在短时间内覆盖广泛的监测区域，提高了数据采集的效率和范围，使得监测更加全面，通过非侵入式的方式获取水质信息，避免了对水体的干扰，确保了数据的真实性。多维光谱映射能够从不同的角度和维度展示水质信息，为后续分析提供了丰富的数据基础，更好地识别复杂水体中的各种物质，包括微量污染物和复杂的有机物。通过聚合分析，有效整合多维光谱数据中的关键信息，提高数据处理的效率和精度，有助于识别数据间的相关性，揭示不易观察的污染特征和趋势。通过污染数据分析，准确分析出污染物的种类和浓度，为污染源溯源和控制提供依据，直观评估河道水质的整体状况，及时发现污染问题。气相色谱-质谱分析技术能够识别和量化水中的深度杂质，尤其是那些传统方法难以检测的微量有机污染物，不仅限于基本的水质参数，而是能够全面深入地分析水体中的复杂污染情况。结合污染数据和深度杂质数据进行水质拟合分析，更准确地评估水质状况，并对未来变化趋势做出预测，通过异常数据判断，便于构建早期预警系统，及时发现水质问题，防止污染事件的发生。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11:获取河道水监测区域数据；
12、步骤s12:利用gis技术对河道水监测区域数据进行河道地形特征分析处理，生成河道地形特征数据；
13、步骤s13:基于河道地形特征数据进行河道地形特征点位选取处理，以得到河道地形特征点位数据；
14、步骤s14:基于河道地形特征点位数据将多光谱设备配置于监测位置，并通过配置好的多光谱设备对河道水监测区域数据进行河道水光谱监测处理，生成河道水光谱监测数据。
15、本专利技术通过gis技术对河道的地形特征进行分析处理，能够准确地识别和记录河道的地形变化、流向、坡度等重要信息，更好地理解水流动态及其对水质的可能影响，为监测点位的选取提供科学依据。基于河道地形特征数据进行点位选取，能够确保监测点位的代表性和有效性，通过科学选取监测点位，优化监测资源的配置，确保监测数据能够全面反映监测区域的水质状态，特别是在地形复杂或水质变化较大的区域。基于精确的地形特征点位数据配置多光谱设备，大大提高光谱监测的覆盖范围和数据质量，精心选定的监测位置使得多光谱设备能够捕捉到更加细致和全面的光谱信息，从而提高水质监测的准确性和可靠性。利用gis技术和多光谱监测的结合不仅提高了数据的空间分辨率，即能够更精确地定位和分析特定区域的水质情况，而且还优化了时间分辨率，即可以根据地形特征和水文条件的变化，动态调整监测频次和点位，实现时效性更强的监测。通过gis技术和多光谱监测数据的集成，更有效地进行水质数据的空间分析和趋势预测，为水质管理和保护提供更为精确的决策支持。
16、优选地，步骤s2包括以下步骤：
17、步骤s21:对河道水光谱监测数据进行光谱归一化处理，生成归一化河道水光谱数据；
18、步骤s22:根据预设的河道水光谱基准数据对归一化河道水光谱数据进行光谱噪声分析，生成光谱噪声数据；
19、步骤s23:基于光谱噪声数据对归一化河道水光谱数据进行光谱校准处理，生成校准河道水光谱数据；
20、步骤s24:对校准河道水光谱数据进行光谱波长特征提取，生成特征光谱波长数据；
21、步骤s25:根据特征光谱波长数据进行光谱波长拓展处理，生成拓展光谱波长数据；
22、步骤s26:根据拓展光谱波长数据进行多维光谱空间设计处理，生成多维光谱空间；
23、步骤s27:将校准河道水光谱数据传输至多维光谱空间进行河道水多维光谱映射处理，生成河道水多维光谱数据。
24、本专利技术对光谱数据进行归一化处理，有效消除由于设备差异、观测条件变化等外部因素引入的误差，保证数据的一致性和可比性，有助于提高分析的准确性。通过噪声分析和校准技术，有效识别和消除光谱数据中的噪声成分，提高数据的信噪比，使得后续的特征提取和分析更加准确，降低了假阳性或假阴性的风险。精确的特征波长提取对于识别水体中的特定污染物至关重要，通过识别和提取光谱数据中的关键波长特征，为精确判定水体污染物质和水质状态提供了重要依据。通过拓展特征光谱波长，更全面地覆盖水体中可能存在的多种污染物，增强了监测系统对复杂水质状况的识别能力，有助于增强后续模型的泛化能力，提升对未知或少见污染物的识别效率。设计多维光谱空间为河道水光谱数据提供了一个高度复杂且信息丰富的分析框架，揭示不同污染物之间的相互作用以及它们与水质总体状况之间的复杂关系。将校准后的光谱数据映射到设计好的多维光谱空间中，不仅能够更直观地表示水质的多维信息，还能通过高维度的数据分析揭示更深层次的水质特征和污染规律，为后续的水质评估和污染控制提供了强大的数据支持。
25、优选地，步骤s3包括以下步骤：
26、步骤s31:基于高斯混合模型对河道水多维光谱数据进行光谱聚合分布概率分析处理，生成光谱聚合分布概率数据；...
【技术保护点】
1.一种基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S44包括以下步骤：
7.根据权利要求2所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤S65包括以下步骤：
10.一种基于光谱分析的河道水质监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至9中任一项所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，该基于光谱分析的河道水质监测系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于光谱分析的河道水质监测方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于光谱分析的河道水...
【专利技术属性】
技术研发人员：于海波，高连佑，马莉，韩婕，司晗，
申请(专利权)人：沧州市生态环境监控中心沧州市机动车污染防治监控中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。