【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及生態環境遙感，更具體的說是涉及一種淡水生態系統健康監測方法及系統。
技術介紹
1、目前，人口的增長和工業化水平的提高，使得人口、資源、環境的矛盾加劇，水污染、荒漠化等生態環境問題不斷顯現，準確評價生態環境狀況有助于生態環境的保護。
2、遙感是指通過非接觸式的傳感器獲取地球表面信息的技術。隨著衛星技術和傳感器技術的不斷發展，遙感數據的空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率都有了很大的提高。雖然遙感技術有諸多優勢，但也存在一定的局限性。遙感數據主要是基于水體表面的反射光譜等信息，對于一些深層水質參數的測量不夠準確。地面實測數據可以彌補遙感技術的不足。通過在水體中不同深度采樣，使用專業的水質分析儀器，可以精確測量各種水質參數。同時，地面實測數據還可以用于校準和驗證遙感模型。
3、因此，如何結合遙感與地面實測數據實現淡水生態水質的評估是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種淡水生態系統健康監測方法及系統，通過結合遙感與地面實測數據實現淡水生態水質的精確評估。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、一種淡水生態系統健康監測方法，包括：
4、獲取歷史遙感圖像，構建渾濁度檢測參數，基于所述歷史遙感圖像獲取水體渾濁度；同時通過預訓練的懸浮物濃度預測模型與所述歷史遙感圖像獲取懸浮物濃度；所述水體渾濁度與懸浮物濃度作為物理指標；獲取歷史地面實測數據，提取水體的化學指標與生物
5、選取分類機器學習模型為每種所述物理指標、化學指標與生物指標構造子模型，將訓練集作為輸入進行訓練，獲取若干水質評估子模型；
6、對每個所述水質評估子模型進行準確性分析，并計算不同模型之間的相關度與穩定度，獲取相應水質評估子模型的融合權重；基于所述水質評估子模型的融合權重，結合所有水質評估子模型，構建綜合水質評估模型；
7、獲取待測遙感圖像與地面實測數據，基于綜合水質評估模型進行淡水生態水質，生成評價報告。
8、優選的，所述獲取水體渾濁度具體包括：提取所述歷史遙感圖像的準板測量值、天空漫散射光與離水輻亮度建立敏感波長的反射率曲線，基于所述反射率曲線構建渾濁度檢測參數進行水體渾濁度檢測。
9、優選的，所述建立敏感波長的反射率曲線具體包括：
10、ρp＝30％；
11、ρ＝0.028；
12、其中，ρp為標準板的反射率，ed(0+)為表示水表面入射總輻照度，ρ表示氣—水界面對天空光的反射率，lp為標準板測量值，lw為離水輻亮度，lsky天空漫散射光，rrs為反射率曲線。
13、優選的，所述構建渾濁度檢測參數具體包括提取紅外波段波長反射率和近紅外波段波長反射率，構建水面渾濁度指數swti：
14、
15、其中，λa為近紅外波段的中心波長，λb為紅外波段的中心波長，a1與b1為擬合系數。
16、優選的，所述懸浮物濃度預測模型的構建過程為：
17、采集歷史遙感圖像中水體的顆粒物或沉積物樣本，并通過反射光譜測量容器進行配比實驗，同時進行多光譜無人機航拍與懸浮物樣品采集實驗，計算配比實驗中懸浮物樣品多光譜圖像的反射率，并利用稱重法得到所述懸浮物樣品對應的濃度；
18、根據配比實驗中懸浮物樣品多光譜圖像的反射率，以及懸浮物樣品對應的濃度進行敏感波段的擬合分析，篩選對懸浮物濃度變化最佳的敏感因子，繪制敏感因子與懸浮物濃度的散點圖，確定擬合相關系數最高的擬合函數為所述懸浮物濃度預測模型。
19、優選的，所述水體的化學指標與生物指標具體包括：生物指標包括水體的水生物含量與葉綠素濃度；化學指標包括水體的氮含量與磷含量。
20、優選的，所述獲取若干水質評估子模型具體包括：選取隨機森林、梯度提升樹、支持向量機分類機器學習模型中的任意一種構造子模型，將每種所述物理指標、化學指標與生物指標分別作為子模型的輸入，得到若干水質評估子模型。
21、優選的，所述獲取相應水質評估子模型的融合權重具體包括：通過測試集分析各個子模型的評估準確性，作為融合權重的第一個指標；計算不同指標產生的訓練集之間的互信息，作為融合權重的第二個指標；計算不同指標的穩定性，作為融合權重的第三個指標；將三個權重歸一化后相加得到每個子模型的最終融合權重。
22、優選的，所述構建綜合水質評估模型具體包括：由所述水質評估子模型的融合權重，決定每種指標產生的子模型在融合模型中的重要性；將每個子模型的分類結果乘上權重大小，結合得出綜合水質評估模型。
23、一種淡水生態系統健康監測系統，包括：
24、數據集建立模塊，獲取歷史遙感圖像，構建渾濁度檢測參數，基于所述歷史遙感圖像獲取水體渾濁度；同時通過預訓練的懸浮物濃度預測模型與所述歷史遙感圖像獲取懸浮物濃度；所述水體渾濁度與懸浮物濃度作為物理指標；獲取歷史地面實測數據，提取水體的化學指標與生物指標；基于所述物理指標、化學指標與生物指標建立訓練集與測試集；
25、子模型建立模塊，選取分類機器學習模型為每種所述物理指標、化學指標與生物指標構造子模型，將訓練集作為輸入進行訓練，獲取若干水質評估子模型；
26、水質評估子模型融合模塊，對每個所述水質評估子模型進行準確性分析，并計算不同模型之間的相關度與穩定度，獲取相應水質評估子模型的融合權重；基于所述水質評估子模型的融合權重，結合所有水質評估子模型，構建綜合水質評估模型；
27、評價報告生成模塊，獲取待測遙感圖像與地面實測數據，基于綜合水質評估模型進行淡水生態水質，生成評價報告。
28、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本專利技術公開提供了一種淡水生態系統健康監測方法及系統，綜合考慮物理、化學和生物指標，全面反映淡水生態系統的健康狀況。物理指標包括水體渾濁度和懸浮物濃度，通過歷史遙感圖像和特定模型獲取，能從宏觀角度反映水體的物理狀態；化學指標如氮含量和磷含量，生物指標如水生物含量與葉綠素濃度，這些指標能深入反映水體的生態特征和水質情況，利用歷史遙感圖像和地面實測數據建立訓練集和測試集，訓練出多個水質評估子模型，再進行融合構建綜合水質評估模型，整個流程高效且具有系統性，只需獲取待測遙感圖像與地面實測數據，即可基于綜合水質評估模型快速生成評價報告，為淡水生態系統的健康監測提供了及時有效的手段。
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1.一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述獲取水體渾濁度具體包括：提取所述歷史遙感圖像的準板測量值、天空漫散射光與離水輻亮度建立敏感波長的反射率曲線，基于所述反射率曲線構建渾濁度檢測參數進行水體渾濁度檢測。
3.根據權利要求2所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述建立敏感波長的反射率曲線具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述構建渾濁度檢測參數具體包括提取紅外波段波長反射率和近紅外波段波長反射率，構建水面渾濁度指數SWTI：
5.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述懸浮物濃度預測模型的構建過程為：
6.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述水體的化學指標與生物指標具體包括：生物指標包括水體的水生物含量與葉綠素濃度；化學指標包括水體的氮含量與磷含量。
7.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所
8.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述獲取相應水質評估子模型的融合權重具體包括：通過測試集分析各個子模型的評估準確性，作為融合權重的第一個指標；計算不同指標產生的訓練集之間的互信息，作為融合權重的第二個指標；計算不同指標的穩定性，作為融合權重的第三個指標；將三個權重歸一化后相加得到每個子模型的最終融合權重。
9.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述構建綜合水質評估模型具體包括：由所述水質評估子模型的融合權重，決定每種指標產生的子模型在融合模型中的重要性；將每個子模型的分類結果乘上權重大小，結合得出綜合水質評估模型。
10.一種淡水生態系統健康監測系統，應用權利要求1-9任一所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述獲取水體渾濁度具體包括：提取所述歷史遙感圖像的準板測量值、天空漫散射光與離水輻亮度建立敏感波長的反射率曲線，基于所述反射率曲線構建渾濁度檢測參數進行水體渾濁度檢測。
3.根據權利要求2所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述建立敏感波長的反射率曲線具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述構建渾濁度檢測參數具體包括提取紅外波段波長反射率和近紅外波段波長反射率，構建水面渾濁度指數swti：
5.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述懸浮物濃度預測模型的構建過程為：
6.根據權利要求1所述的一種淡水生態系統健康監測方法，其特征在于，所述水體的化學指標與生物指標具體包括：生物指標包括水體的水生物含量與葉綠素濃度；化學指標包括水體的氮含量與磷含量。
7.根據權利要求1所述的一種淡水生態...
【專利技術屬性】
技術研發人員：溫竹青，錢書杰，李天宏，席浩郡，丁琦琦，趙鯤，
申請(專利權)人：中日友好環境保護中心生態環境部環境發展中心，
類型：發明
國別省市：
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