一种智能随动水质监测系统

专利主权项内容

1.一种智能随动水质监测系统，其特征在于，包括：待修复高光谱数据采集模块，将待监测水域划分为M*N个大小的网格区域，每个网格区域的中心点作为采样点，获取每个采样点的水质参数的实测值和高光谱数据，并将高光谱数据标记为待修复高光谱数据；水质参数包括：总磷含量、悬浮物浓度、叶绿素浓度和浊度；第i个采样点的待修复高光谱数据表示为：/>，其中1≤i≤M*N，/>分别表示第i个采样点的高光谱数据中波长为m纳米到n纳米的光谱反射率；大气环境参数采集模块，获取待监测水域所在地理位置的大气环境参数；大气环境参数包括：大气透过率、水汽含量和气溶胶光学厚度；校正条件判断模块，判断大气环境参数是否满足校正条件，当大气环境参数只要满足校正条件中的一个，则进入已修复高光谱数据生成模块，否则将待修复高光谱数据标记为已修复高光谱数据进入水质反演模型构建模块；已修复高光谱数据生成模块，将每个采样点的待修复高光谱数据输入到大气校正模型，输出已修复高光谱数据；已修复高光谱数据的表示和待修复高光谱数据的表示相同；水质反演模型构建模块，基于每个采样点的已修复高光谱数据构建每个水质参数对应的2个水质反演模型；每个水质参数对应的2个水质反演模型的输入均为每个采样点的已修复高光谱数据的敏感波段按照固定波长大小为J划分的多个波段的归一化光谱反射率，输出的值表示每个采样点的每个水质参数的预测值；水质反演模型生成模块，通过平均相对绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别评估每个水质参数对应的2个水质反演模型的偏差系数，选择其中偏差系数的总和的最小值作为最终的水质反演模型。