水体蓝藻水华爆发的监测方法、装置、介质以及电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114170514A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111495647.2(22)申请日2021.12.08(71)申请人广东工业大学地址510060广东省广州市越秀区东风东路729号(72)发明人张雨萌蔡宴朋谭倩周雯洁莫玉娟李彤郑步云(74)专利代理机构广州骏思知识产权代理有限公司44425代理人潘桂生(51)Int.Cl.G06V20/10(2022.01)G06Q10/06(2012.01)G06T3/40(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图5页(54)发明名称水体蓝藻水华爆发的监测方法、装置、介质以及电子设备(57)摘要本申请涉及一种水体蓝藻水华爆发的监测方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取目标区域的无人机遥感图像；对无人机遥感图像进行预处理，获得预处理后的无人机遥感图像；预处理后的无人机遥感图像包括多个水体像元；根据每个水体像元的浮游藻类指数、归一化植被指数、预设的浮游藻类指数阈值以及预设的归一化植被指数阈值，获得每个水体像元的蓝藻水华爆发风险等级；获取无人船采集的高风险区和较高风险区对应的水体像元的水质采样结果；根据水质采样结果，对高风险区和较高风险区进行蓝藻水华爆发风险等级校准，获得目标区域水体蓝藻水华爆发的风险等级图，提高了水体蓝藻水华爆发监测的实时性以及准确度。CN114170514ACN114170514A权利要求书1/3页1.一种水体蓝藻水华爆发的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标区域的无人机遥感图像；对所述无人机遥感图像进行预处理，获得预处理后的无人机遥感图像；所述预处理后的无人机遥感图像包括多个水体像元；根据每个所述水体像元的浮游藻类指数、归一化植被指数、预设的浮游藻类指数阈值以及预设的归一化植被指数阈值，获得每个水体像元的蓝藻水华爆发风险等级；若所述蓝藻水华爆发风险等级包括高风险区和较高风险区，获取无人船采集的所述高风险区和所述较高风险区对应的水体像元的水质采样结果；根据所述水质采样结果，对所述高风险区和较高风险区进行蓝藻水华爆发风险等级校准，获得所述目标区域水体蓝藻水华爆发的风险等级图。2.根据权利要求1所述的水体蓝藻水华爆发的监测方法，其特征在于，所述水质采样结果包括叶绿素a浓度数据、总氮浓度数据以及总磷浓度数据；所述根据所述水质采样结果，对所述高风险区和较高风险区进行蓝藻水华爆发风险等级校准，获得所述目标区域水体蓝藻水华爆发的风险等级图的步骤，包括：获取无人船采集的所述高风险区和较高风险区中每个水体像元的叶绿素a浓度数据、总氮浓度数据以及总磷浓度数据；根据所述每个水体像元的叶绿素a浓度数据、总氮浓度数据以及总磷浓度数据以及预设的风险等级参考范围，对所述高风险区和所述较高风险区进行风险等级调整，获得所述目标区域水体蓝藻水华爆发的风险等级图。3.根据权利要求1或2任一项权利要求所述的水体蓝藻水华爆发的监测方法，其特征在于，预设的浮游藻类指数阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，预设的归一化植被指数阈值为0；所述方法还包括：识别所述蓝藻水华爆发风险等级的高风险区和较高风险区；所述识别所述蓝藻水华爆发风险等级的高风险区和较高风险区的步骤，包括：在水体像元的所述浮游藻类指数大于第一预设阈值且所述归一化植被指数小于0时，将所述水体像元的蓝藻水华爆发风险等级识别为高风险区；在水体像元的所述浮游藻类指数小于第一预设阈值且大于第二预设阈值，以及所述归一化植被指数小于0时，将所述水体像元的蓝藻水华爆发风险等级识别为较高风险区。4.根据权利要求3所述的水体蓝藻水华爆发的监测方法，其特征在于，所述蓝藻水华爆发风险等级还包括中风险区、低风险区和无风险区；所述方法还包括：识别所述蓝藻水华爆发风险等级的中风险区、低风险区和无风险区；所述识别所述蓝藻水华爆发风险等级的中风险区、低风险区和无风险区的步骤，包括：在水体像元的所述浮游藻类指数大于第一预设阈值且所述归一化植被指数大于0时，将所述水体像元的蓝藻水华爆发风险等级识别为中风险区；在水体像元的所述浮游藻类指数小于第一预设阈值且大于第二预设阈值，以及所述归一化植被指数大于0时，或者在水体像元的所述浮游藻类指数小于第二预设阈值且所述归一化植被指数小于0时，将所述水体像元的蓝藻水华爆发风险等级识别为低风险区；在水体像元的所述浮游藻类指数小于第二预设阈值且所述归一化植被指数大于0时，将所述水体像元的蓝藻水华爆发风险等级识别为无风险区。5.根据权利要求4所述的水体蓝藻水华爆发的监测方法，其特征在于，所述预设的参考2CN114170514A权利要求书2/3页值范围包括高风险区、较高风险区、中风险区、低风险区和无风险区的叶绿素a浓度、总氮浓度以及总磷浓度