一种基于深度学习的河流水质反演方法、电子设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种基于深度学习的河流水质反演方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集河流所在目标区域的遥感影像数据，利用安装有图像采集装置和卫星定位装置的无人机，采集河流所在目标区域的水体图像数据；S2、对步骤S1采集的遥感影像数据、水体图像数据进行预处理；S3、构建河流水质反演模型；S4、将步骤S2预处理的遥感影像数据、水体图像数据输入到神经网络模型中进行河流水体识别，然后进行反射率数据提取，得到用于河流水质反演的数据集；S5、将步骤S4得到的用于河流水质反演的数据集划分为训练集和测试集；S6、利用步骤S5得到的训练集对步骤S3构建的河流水质反演模型进行模型训练，然后对训练好的河流水质反演模型进行测试，得到基于深度学习的河流水质反演结果。