一种水质评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种水质评估方法及装置，所述方法包括设定评价指标ci；所述评价指标包括至少两项并且包括叶绿素浓度；构建水质评估模型T；获取各个评价指标对应的浓度计算模型；根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度；根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级，所述根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级包括根据所述各个评价指标的最终浓度和水质评估模型计算综合评价集；以所述综合评价集中的最大值所在的位置确定水体等级。本发明专利技术通过独创性地提出了水质评估模型、浓度计算模型、最终浓度计算模型以及分级方法设计出了水质评估的全过程，全过程均可以自动实现，并且具备较好的分级效果。

A Water Quality Assessment Method and Device

The invention provides a water quality assessment method and device, which includes setting an evaluation index ci; the evaluation index includes at least two items and includes chlorophyll concentration; constructing a water quality assessment model T; obtaining a concentration calculation model corresponding to each evaluation index; and obtaining each evaluation according to the concentration calculation model and clustering algorithm. The final concentration of indicators; according to the final concentration of each evaluation index as water body classification, the final concentration of each evaluation index as water body classification includes calculating the comprehensive evaluation set according to the final concentration of each evaluation index and water quality evaluation model; and taking the maximum value of the comprehensive evaluation set as its location. The position determines the water level. The whole process of water quality assessment is designed by originally putting forward water quality assessment model, concentration calculation model, final concentration calculation model and grading method. The whole process can be automatically realized, and has better grading effect.

【技术实现步骤摘要】
一种水质评估方法及装置
本专利技术涉及环保领域，尤其涉及一种水质评估方法及装置。
技术介绍
在环境研究中，往往需要对于水体的质量进行评估，即进行水体分级，不同等级的水体表示水体的污染程度不同，则相应的，采取的污水治理的方法也不同。进一步地，对于水体质量的分级评估对于综合评价水体污染，了解当前的水环境也具有至关重要的作用。然而，目前，现有技术尚缺乏有效的水体污染评估方法。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种水质评估方法及装置。本专利技术是以如下技术方案实现的：一种水质评估方法，所述方法包括：设定评价指标ci；所述评价指标包括至少两项并且包括叶绿素浓度；构建水质评估模型T；获取各个评价指标对应的浓度计算模型；根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度；根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级，所述根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级包括根据所述各个评价指标的最终浓度和水质评估模型计算综合评价集；以所述综合评价集中的最大值所在的位置确定水体等级。进一步地，各个评价指标的最终浓度构成了浓度指标向量，浓度指标向量与水质评估模型T相乘得到分级数值向量，分级数值向量向量中模最大的元素，其对应的下表即为分级结果。进一步地，还包括叶绿素浓度构建方法，包括：获取遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行掩膜以提取水体区间；准备训练数据和验证数据，所述训练数据用于构建模型，所述验证数据用于验证模型精度；所述训练数据和验证数据均以数据对的形式记录。数值对为波段比值与叶绿素浓度构成的数值对；以波段比值为自变量，以叶绿素浓度为因变量构建模型，并以训练数据为数据源求得所述模型的各个参量；使用验证模型验证所述模型的精度。进一步地，所述模型可以有多重选择方法，比如使用一阶模型、二阶模型、指数模型、对数模型或者幂模型等等。一种水质评估装置，包括：评价指标设定模块，用于设定评价指标ci；所述评价指标包括至少两项并且包括叶绿素浓度；水质评估模型构建模块，用于构建水质评估模型T；浓度计算模型获取模块，用于获取各个评价指标对应的浓度计算模型；最终浓度获取模块，用于根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度；分级模块，用于根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级，具体用于根据所述各个评价指标的最终浓度和水质评估模型计算综合评价集；以所述综合评价集中的最大值所在的位置确定水体等级。进一步地，浓度计算模型获取模块包括：数据获取单元，用于获取遥感影像数据；提取单元，用于对所述遥感影像数据进行掩膜以提取水体区间；数据准备单元，用于准备训练数据和验证数据，所述训练数据用于构建模型，所述验证数据用于验证模型精度；所述训练数据和验证数据均以数据对的形式记录；模型生成单元，用于以波段比值为自变量，以叶绿素浓度为因变量构建模型，并以训练数据为数据源求得所述模型的各个参量；验证单元，用于使用验证模型验证所述模型的精度。在本专利技术创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。在本专利技术创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本专利技术创造中的具体含义。本专利技术的有益效果是：本专利技术中提供了一种水质评估及装置，通过独创性地提出了水质评估模型、浓度计算模型、最终浓度计算模型以及分级方法设计出了水质评估的全过程，全过程均可以自动实现，并且具备较好的分级效果。附图说明图1是本实施例提供的一种水质评估方法流程图；图2是本实施例提供的水质评估模型构建方法流程图；图3是本实施例提供的一种叶绿素浓度模型构建方法流程图；图4是本实施例提供的最终浓度的获取方法流程图；图5是本实施例提供的水体分级方法流程图；图6是本实施例提供的一种水质评估装置框图；图7是本实施例提供的水质评估模型构建模块框图；图8是本实施例提供的浓度计算模型获取模块框图；图9是本实施例提供的最终浓度获取模块框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术作进一步地详细描述。本专利技术实施例提供一种水质评估方法，如图1所示，包括：S101.设定评价指标ci。具体地，对于不同的水域，评价指标可以进行不同的选择，但是必须包括叶绿素浓度并且至少两项。常见的评价指标包括但不限于叶绿素浓度、总氮浓度、化学需氧量、悬浮物浓度、总磷浓度、五日生化需氧量、总有机碳、溶氧量等等。S102.构建水质评估模型T。S103.获取各个评价指标对应的浓度计算模型。S104.根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度。S105.根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级。具体地，所述构建水质评估模型如图2所示，包括：S1021.确定评价指标隶属度矩阵B。在本专利技术实施例中，所述评价指标隶属度矩阵B中的每个元素bij表示评价指标ci对于第j级水体的隶属度。其中χi(j)表示水体等级为j时，评价指标ci的阈值。具体地，χi(j)的计算方法为：κij代表水体等级为第j级的时候评价指标ci的分级标准值，所述分级标准值是根据水体质量标准以及各项水体指标对于人体健康和生态环境的影响程度确定的。在确定该值时可以对这些指标相关数据进行聚类分析和敏感性分析，该值确定使用现有技术即可，本专利技术实施例中不做赘述。S1022.确定各个评价指标的归一化权重值ai。为了体现不同评价指标对于水质评估的不同贡献，本专利技术实施例使用归一化赋权来获取其对应的权重值，其具体数值可以进行自适应标定，也可以人为规定。S1023.根据所述评价指标隶属度矩阵B和各个评价指标的归一化权重值ai获取水质评估模型T。本专利技术实施例中水质评估模型A中的每一列的元素的数值均等于隶属度矩阵B相应元素的值乘以该列对应的归一化权重值。具体地，对于不同的评价指标，其浓度计算模型可以是不同的，本专利技术实施例提供一种叶绿素浓度模型构建方法，如图3所示，包括：S1.获取遥感影像数据。S2.对所述遥感影像数据进行掩膜以提取水体区间。S3.准备训练数据和验证数据，所述训练数据用于构建模型，所述验证数据用于验证模型精度；所述训练数据和验证数据均以数据对的形式记录。数值对为波段比值与叶绿素浓度构成的数值对。叶绿素的吸收峰一般出现在675nm附近，反射峰一般出现在700nm附近，但是在不同水体中，吸收峰和反射峰的具体位置并不是固定不变，而是稍有区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水质评估方法，其特征在于，所述方法包括：设定评价指标ci；所述评价指标包括至少两项并且包括叶绿素浓度；构建水质评估模型T；获取各个评价指标对应的浓度计算模型；根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度；根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级，所述根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级包括根据所述各个评价指标的最终浓度和水质评估模型计算综合评价集；以所述综合评价集中的最大值所在的位置确定水体等级。

【技术特征摘要】
1.一种水质评估方法，其特征在于，所述方法包括：设定评价指标ci；所述评价指标包括至少两项并且包括叶绿素浓度；构建水质评估模型T；获取各个评价指标对应的浓度计算模型；根据浓度计算模型和聚类算法获取各个评价指标的最终浓度；根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级，所述根据所述各个评价指标的最终浓度为水体分级包括根据所述各个评价指标的最终浓度和水质评估模型计算综合评价集；以所述综合评价集中的最大值所在的位置确定水体等级。2.根据权利要求1所述一种水质评估方法，其特征在于：各个评价指标的最终浓度构成了浓度指标向量，浓度指标向量与水质评估模型T相乘得到分级数值向量，分级数值向量向量中模最大的元素，其对应的下表即为分级结果。3.根据权利要求2所述一种水质评估方法，其特征在于：还包括叶绿素浓度构建方法，包括：获取遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行掩膜以提取水体区间；准备训练数据和验证数据，所述训练数据用于构建模型，所述验证数据用于验证模型精度；所述训练数据和验证数据均以数据对的形式记录；数值对为波段比值与叶绿素浓度构成的数值对；以波段比值为自变量，以叶绿素浓度为因变量构建模型，并以训练数据为数据源求得所述模型的各个参量；使用验证模型验证所述模型的精度。4.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱明华，
申请(专利权)人：朱明华，
类型：发明
国别省市：河北,13