本申请涉及一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法、系统及计算机可读存储介质，属于图像处理技术的领域，水质监测方法包括每间隔拍摄周期T，获取待测水域的高光谱图像，并记录拍摄时间；得到污染带和污染带的数量；结合多张高光谱图像，对每条污染带进行分析，得到旧污染带，并得到每条旧污染带的迁移方向和迁移速度；根据迁移速度和迁移方向，预测每条旧污，新区域两岸的居民发送警示信息。与相关技术相比，本申请具有改善水质监测效率较低的问题的效果。题的效果。题的效果。
【技术实现步骤摘要】
一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法、装置及终端
[0001]本申请涉及图像处理技术的领域，尤其是涉及一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法、装置及终端。
技术介绍
[0002]水质监测，是监视和测定水体中污染物的种类、各类污染物的浓度及变化趋势，评价水质状况的过程。反映水质状况的综合指标，水中的有毒物质，以及流量和流速的测定都是水质监测的项目。水质监测，能够对水污染的判断提供依据，同时也能够给水质治理方向提供数据等。目前，通过水域岸线管理、水污染防治、水资源保护以及水生态功能的治理，水质保护已经取得了成效。
[0003]水质保护，是一个持续且长期的过程，需要长时间、持续性地对水质进行保护。因此，也需要长期且持续地对水质进行监测，才能有针对性地获知水质情况。
[0004]但是，传统的水质监测，需要研究人员到待测水域的不同位置处提取样本，并将样本带回实验室进行分析和研究，且大部分水域面积较大，待得到水质检测结果后，再提醒水域岸线居民和相关管理人员，但从采集样本到出检测结果的时间较长，有时间延迟性，从而导致水质监测效率较低。
技术实现思路
[0005]为了改善水质监测效率较低的问题，本申请提供一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法、装置及终端。
[0006]第一方面，本申请提供一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，采用如下的技术方案：一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，包括，高光谱图像获取，每间隔拍摄周期T，获取待测水域的高光谱图像，并记录拍摄时间；污染带获取，对每张所述高光谱图像进行分析和识别，得到污染带，确定每张所述高光谱图像的污染带的数量；旧污染带获取，结合多张所述高光谱图像，对每条所述污染带进行分析，得到旧污染带，并得到每条所述旧污染带的迁移方向和迁移速度；以及，预测警示，根据迁移速度和迁移方向，预测每条旧污染带即将到达的新区域和到达时间，并给新区域两岸的居民发送警示信息。
[0007]通过采用上述技术方案，根据不同拍摄时间获取的高光谱图像得到污染带、污染带的数量，再对每条污染带进行分析，得到旧污染带以及旧污染带的迁移方向和迁移速度，再根据迁移速度和迁移方向，预测旧污染带即将到达的新区域和到达时间，以能够给新区域两岸居民发出警示信息，无需提取样本进行水质分析，且处理速度较快，从而在一定程度上有助于改善水质监测效率较低的问题。
[0008]可选的，所述水质监测方法还包括，高光谱数据获取，每张所述高光谱图像进行处理得到高光谱数据；以及，污染物因子确定，根据高光谱数据进行反演，得到污染物类型；污染物浓度获取，根据高光谱数据进行反演，得到污染物浓度。
[0009]通过采用上述技术方案，对得到的每张高光谱图像进行处理，得到高光谱数据，再对高光谱数据进行反演得到污染物类型和污染物浓度，从而能够得到待测水域的污染情况，便于确定待测水域的水质级别，以有助于对污染水域进行治理。
[0010]可选的，所述旧污染带获取的方法包括，对每张所述高光谱图像进行分析，得到每张所述高光谱图像中每条所述污染带的宽度和长度，并得到每张所述高光谱图像中所有污染带之间的相对位置关系；对每张所述高光谱图像的每条污染带进行识别和分析，得到每条所述污染带的颜色带顺序；将所有高光谱图像的每条污染带进行对比，结合所述相对位置关系、拍摄时间和颜色带顺序，确定旧污染带、新污染带和消失的污染带；结合拍摄时间，根据所有高光谱图像中每条所述旧污染带的宽度以及长度，得到每条所述旧污染带的迁移速度和迁移方向；以及，对所述新污染带进行分析和识别，得到并存储所述新污染带的颜色带顺序。
[0011]通过采用上述技术方案，得到每张高光谱图像包含的污染带的宽度和长度，并得到污染带的相对位置关系，通过对污染带进行分析，得到每条污染带的颜色带顺序，通过相对位置关系，拍摄时间和颜色带顺序，能够确定污染带的种类，即旧污染带、新污染带和消失的污染带，再根据拍摄时间以及每张高光谱图像的每条旧污染带的宽度和长度，以便于得到旧污染带的迁移速度和方向；且记录新污染带的颜色带顺序，便于在之后的监测中使用。
[0012]可选的，所述确定旧污染带、新污染带和消失的污染带的方法包括，将最晚拍摄的高光谱图像与前一拍摄时间的高光谱图像的每条所述污染带进行对比，结合所述相对位置关系，若相对位置相同，则为相似污染带，否则为独立污染带；将所述相似污染带的颜色带顺序进行对比，若从中部往两侧延伸的颜色带顺序一致，则为旧污染带，否则为独立污染带；以及，若所述独立污染带只在最晚拍摄的高光谱图像中存在，则为新污染带，否则为消失的污染带。
[0013]通过采用上述技术方案，根据最晚拍摄时间和迁移拍摄时间的高光谱图像，结合相对位置关系，判断相似污染带和独立污染带，再将相似污染带的颜色带顺序进行对比，得到旧污染带和独立污染带，最后根据独立污染带是否在高光谱图像中存在，得到新污染带和消失的污染带，从而便于判断污染带的种类。
[0014]可选的，所述得到迁移速度和迁移方向的方法包括，将所述旧污染带依次与剩余高光谱图像的污染带进行对比，结合所述拍摄时间和颜色带顺序，得到每条所述旧污染带最早出现的高光谱图像；结合每条所述旧污染带最早出现的高光谱图像和最晚拍摄高光谱图像，得到每条旧污染带的迁移方向、迁移距离以及间隔时间N；以及，
根据所述每条旧污染带的迁移距离和间隔时间N，得到每条旧污染带的迁移速度。
[0015]通过采用上述技术方案，结合拍摄时间和颜色带顺序能够判断哪些高光谱图像中存在同一条旧污染带，以得到最早出现旧污染带的高光谱图像，结合最早的高光谱图像和最晚的高光谱图像，能够得到就污染带的迁移方向、迁移距离和间隔时间N，进而便于得到迁移速度。
[0016]可选的，所述水质监测方法还包括，污染解除警示，根据所述每条旧污染带的迁移速度和迁移方向，预测已污染区域的解除污染时间，并将污染解除信息发送给相应的已污染带两岸的居民，所述污染解除信息包括污染解除时间。
[0017]通过采用上述技术方案，根据旧污染带的迁移速度和迁移方向，能够预测已污染区域的解除污染时间，从而便于警示已污染带域的居民。
[0018]可选的，所述得到污染带的方法包括，对所述每张高光谱图像进行识别和分析，划分出不同颜色带的区域；以及，结合水质污染对应的污染颜色，得到污染带。
[0019]通过采用上述技术方案，根据高光谱图像的颜色带分布便于得到污染带。
[0020]可选的，所述拍摄周期为变频周期。
[0021]第二方面，本申请提供一种基于普适型高光谱相机的水质监测装置，采用如下的技术方案：一种基于普适型高光谱相机的水质监测装置，包括：存储器，用于存储高光谱图像、高光谱图像的拍摄时间和水质监测程序；处理器，在运行所述水质监测程序时执行如权利要求1至7中任一项水质监测方法的步骤。
[0022]通过采用上述技术方案，将上述的水质监测方法以计算机可读代码的形式呈现并存储于存储器内，在处理器运行存储器内的计算机可读代码时，执行上述水质监测方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，其特征在于：包括，高光谱图像获取(101)，每间隔拍摄周期T，获取待测水域的高光谱图像，并记录拍摄时间；污染带获取(102)，对每张所述高光谱图像进行分析和识别，得到污染带，确定每张所述高光谱图像的污染带的数量；旧污染带获取(103)，结合多张所述高光谱图像，对每条所述污染带进行分析，得到旧污染带，并得到每条所述旧污染带的迁移方向和迁移速度；以及，预测警示(104)，根据迁移速度和迁移方向，预测每条旧污染带即将到达的新区域和到达时间，并给新区域两岸的居民发送警示信息。2.根据权利要求1所述的一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，其特征在于：所述水质监测方法还包括，高光谱数据获取(105)，对每张所述高光谱图像进行处理得到高光谱数据；以及，污染物因子确定(106)，根据高光谱数据进行反演，得到污染物类型；污染物浓度获取(107)，根据高光谱数据进行反演，得到污染物浓度。3.根据权利要求1所述的一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，其特征在于：所述旧污染带获取(103)的方法包括，对每张所述高光谱图像进行分析，得到每张所述高光谱图像中每条所述污染带的宽度和长度，并得到每张所述高光谱图像中所有污染带之间的相对位置关系；对每张所述高光谱图像的每条污染带进行识别和分析，得到每条所述污染带的颜色带顺序；将所有高光谱图像的每条污染带进行对比，结合所述相对位置关系、拍摄时间和颜色带顺序，确定旧污染带、新污染带和消失的污染带；结合拍摄时间，根据所有高光谱图像中每条所述旧污染带的宽度以及长度，得到每条所述旧污染带的迁移速度和迁移方向；以及，对所述新污染带进行分析和识别，得到并存储所述新污染带的颜色带顺序。4.根据权利要求3所述的一种基于普适型高光谱相机的水质监测方法，其特征在于：所述确定旧污染带、新污染带和消失的污染带的方法包括，将最晚拍摄的高光谱图像与前一拍摄时间的高光谱图像的每条所述污染带进行对比，结合所述相对位置关系，若相对位置相同，则为相似污...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘起霞，李慧生，张颢，李柯含，邹昕，郑之凯，
申请(专利权)人：深圳市高光谱新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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