【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测与治理，尤其涉及海洋环境区域性重金属污染评价方法。
技术介绍
1、目前，海洋重金属污染的检测和评价主要依赖于传统的采样分析方法，这些方法不仅耗时长、成本高，而且难以实时、动态地监测大范围的海洋环境，无法全面反映污染的时空变化和生态影响。
2、现有技术在海洋环境重金属污染评价中存在多种难题，首先，传统的采样分析方法无法快速获取大范围海域的污染数据，导致评价的时效性和准确性不足，其次，缺乏有效的数据整合和综合评估手段，难以准确预测污染的未来发展趋势和潜在风险，此外，现有的污染修复方法往往单一，无法针对不同污染程度和生态环境制定有效的综合修复策略。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了海洋环境区域性重金属污染评价方法。
2、海洋环境区域性重金属污染评价方法，包括以下步骤：
3、s1：利用小型无人机搭载的高光谱成像仪对目标海洋区域进行高分辨率遥感成像，并获取海域表面的光谱数据；
4、s2：将s1获取的高光谱图像数据输入预设的深度学习模型进行预处理和特征提取，以识别和分类海域中的悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属的物质；
5、s3：使用s2处理后的数据进行生态足迹分析，利用预设的生态足迹模型结合地理信息系统和生物多样性数据，以预测重金属污染对海洋生态系统的长期影响；
6、s4：基于s2确定的污染区域进行水样和生物样本的采集，然后利用原子吸收光谱法对样本中的重金属含量进行检测；
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8、s6：根据步骤s5的评估结果，制定针对性的污染控制和修复策略，包括生物修复、化学沉淀或物理隔离方法。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：配置小型无人机搭载具有宽光谱范围的高光谱成像仪，该成像仪覆盖从紫外到近红外的光谱区域，用于捕捉从400nm至2500nm的波长范围；
11、s12：将小型无人机按预设飞行路径飞越目标海洋区域，飞行高度和速度设置确保成像仪能获得至少80%的重叠率，以保证光谱数据的完整和连续；
12、s13：成像仪在飞行过程中实时采集海域表面的光谱图像，并将数据实时传输回地面控制站，采集的数据包括反射率、辐射亮度及吸收特征；
13、s14：地面控制站接收到的光谱图像数据经过初步处理，包括图像校正、去噪和地理标记。
14、进一步的，所述s2具体包括：
15、s21：将s1获取的高光谱图像数据导入预设的深度学习模型之前，首先进行数据格式转换和归一化处理，以确保所有图像数据具有一致的格式和数值范围；
16、s22：对归一化后的高光谱图像数据进行噪声滤波处理，使用高斯滤波器去除图像中的随机噪声，提高图像数据的质量；
17、s23：通过主成分分析方法对高光谱图像数据进行降维处理，提取出光谱特征，减少数据维度并保留预定信息；
18、s24：将降维后的高光谱图像数据输入预设的卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型包含多个卷积层和池化层，用于逐层提取悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属物质的特征；
19、s25：卷积神经网络模型输出分类结果，将通过全连接层和softmax函数对海域中的不同物质进行分类，并生成每种物质的概率分布；
20、s26：将分类结果与预设的分类标准进行比对，识别出悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属的物质，并生成相应的分类标签。
21、进一步的，所述s23具体包括：
22、s231：将s22中噪声滤波处理后的高光谱图像数据表示为矩阵形式，设每幅高光谱图像数据为矩阵，其中的行表示不同波长的光谱数据，列表示不同的像素位置，矩阵元素表示波长下第个像素的光谱值；
23、s232：对矩阵进行中心化处理，即减去每个波长的平均值，得到中心化矩阵，公式为：，其中，表示波长下第个像素的中心化后的光谱值，表示像素数量；
24、s233：计算中心化矩阵的协方差矩阵，公式为：，其中，表示协方差矩阵，表示的转置矩阵；
25、s234：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量，分解公式为：，其中，表示第个特征值，表示第个特征向量；
26、s235：按照特征值从大到小的顺序选择前个最大的特征值及其对应的特征向量，形成特征向量矩阵，其中是预设的降维维度；
27、s236：将中心化矩阵投影到特征向量矩阵上，得到降维后的矩阵，公式为：，其中，表示降维后的数据矩阵，包含最具代表性的光谱特征，包括光谱反射率的模式和成分信息；所述保留的预定信息包括高光谱数据中的光谱带信息、预定波长的反射率变化趋势以及与目标污染物相关的光谱特征；通过详细描述主成分分析方法对高光谱图像数据的降维处理过程。
28、进一步的，所述s3具体包括：
29、s31：将s2处理后的光谱特征数据导入预设的生态足迹模型，该生态足迹模型结合地理信息系统gis中存储的海洋地理空间数据，用于确定污染物分布区域；
30、s32：利用gis技术，对污染物分布区域进行空间分析，获取区域的具体地理特征，包括水深、潮汐流速、海底地形的信息；
31、s33：结合生物多样性数据库中的物种分布数据，识别污染区域内的物种和生态系统类型，数据包括海洋植物、动物及微生物的分布情况；
32、s34：将污染物分布数据与生物多样性数据进行叠加，使用生态足迹模型中的能量流动和物质循环模块，计算污染物在生态系统中的积累和传播路径；
33、s35：根据模型计算结果，评估重金属污染对预定物种的生长、繁殖及存活率的长期影响，通过物种敏感性指数和生态系统健康指数进行量化；
34、s36：结合s34和s35的结果，利用时间序列分析方法预测未来污染发展的趋势和潜在的生态风险，包括潜在的生态退化、物种减少和生态平衡破坏。
35、进一步的，所述s34具体包括：
36、s341：将污染物分布数据和生物多样性数据叠加，构建污染物在生态系统中的初始分布模型，初始分布模型用矩阵表示，其中表示污染物在位置的初始浓度；
37、s342：应用污染物扩散方程模拟污染物在水体中的扩散过程，扩散方程为：，其中，表示污染物浓度，表示时间，为扩散系数，为水流速度矢量，为污染源项；
38、s343：结合海洋水文数据，确定扩散系数和水流速度矢量；
39、s344：利用数值方法求解污染物扩散方程，得到不同时刻污染物浓度分布矩阵，表示污染物在时间时刻的空间分布；
40、s345：将物种栖息地数据与污染物浓度分布矩阵结合，计算污染物在生物体内的生物富集系数，公式为：，其中，表示生物体内污染物的浓度，表示水体中污染物的浓度；
41、s346：模拟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S23具体包括：
5.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S34具体包括：
7.根据权利要求6所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S35具体包括：
8.根据权利要求3所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S4具体包括：
9.根据权利要求8所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S5具体包括：
10.根据权利要求8所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述S6具体包括：p>...
【技术特征摘要】
1.海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s23具体包括：
5.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹晓斐，郑征，马元庆，刘丽娟，杜宁，
申请(专利权)人：自然资源部第一海洋研究所，
类型：发明
国别省市：
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