一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于海洋水质遥感观测技术领域，提供了一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取待测水域中有色可溶性有机物的光谱吸收系数和所述待测水域的水域表面的遥感反射率；基于所述光谱吸收系数、遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到所述待测水域中的营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度；本申请根据光谱吸收系数和遥感反射率两个因子即可得到硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，相对于现有技术需要处理大量数据才可以得到营养盐的浓度，本申请需要处理的数据少，数据处理速度快，相对的由于数据带来的误差小，得到的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度更有针对性、且更准确。且更准确。且更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本申请属于海洋水质遥感观测
，尤其涉及一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]营养盐是海洋浮游植物生长繁殖所必需的成分，也是海洋初级生产力和食物链的基础。海水营养盐的来源，主要为大陆径流带来的岩石风化物质、有机物腐解的产物及排入河川中的废弃物。此外，海洋生物的腐解、海中风化、极区冰川作用、火山及海底热泉，甚至于大气中的灰尘，也都为海水提供营养元素。
[0003]随着人类经济社会的快速发展，高营养盐含量会导致水体的富营养化，水域的富营养化程度不断加剧，可能催生赤潮等灾害，对人类经济社会造成重大的损失，因此准确测量营养盐浓度可以为后续对水域的整治带来帮助。目前对水域中营养盐的浓度的测量方法多需要提取水域中的大量数据，然后通过提取的大量数据推测营养盐的浓度。由于使用的数据量大，造成营养盐的测量速度慢，且由于需要使用大量数据，大量数据可能带来的误差较大，导致营养盐的浓度检测不准确。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决营养盐浓度检测速度慢、且不准确的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种营养盐浓度的获得方法，包括：
[0006]获取待测水域中第一有色可溶性有机物的第一光谱吸收系数和所述待测水域的水域表面的第一遥感反射率；
[0007]基于所述第一光谱吸收系数、所述第一遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到所述待测水域中的营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，其中，所述营养盐获得模型基于神经网络模型或支持向量回归模型构建。
[0008]第二方面，本申请实施例提供了一种营养盐浓度的获得装置，包括：
[0009]数据获取模块，用于获取待测水域的第一有色可溶性有机物的第一光谱吸收系数和所述待测水域的水域表面的第一遥感反射率；
[0010]浓度获得模块，用于基于所述第一光谱吸收系数、所述第一遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到所述待测水域中营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，其中，所述营养盐获得模型基于神经网络模型或支持向量回归模型构建。
[0011]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的营养盐浓度的获得方法。
[0012]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面
中任一项所述的营养盐浓度的获得方法。
[0013]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的营养盐浓度的获得方法。
[0014]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0015]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请通过获取待测水域中第一有色可溶性有机物的第一光谱吸收系数和待测水域的水域表面的第一遥感反射率，基于第一光谱吸收系数、第一遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到待测水域中硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，本申请根据第一光谱吸收系数和第一遥感反射率两个因子即可得到硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，相对于现有技术需要处理大量数据才可以得到营养盐的浓度，本申请需要处理的数据少，数据处理速度快，相对的数据带来的误差小，得到的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度更准确；本申请主要是确定营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本申请一实施例提供的营养盐浓度的获得方法的应用场景示意图；
[0018]图2是本申请一实施例提供的营养盐浓度的获得方法的流程示意图；
[0019]图3是本申请一实施例提供的第一光谱吸收系数的确定方法的流程示意图；
[0020]图4是本申请一实施例提供的影响因子的确定方法的流程示意图；
[0021]图5是本申请一实施例提供的对营养盐获得模型的训练方法的流程示意图；
[0022]图6是本申请一实施例提供的营养盐浓度的获得装置的结构示意图；
[0023]图7是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0025]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0026]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0027]如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当
……
时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确
定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0028]另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0029]在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0030]图1为本申请实施例提供的营养盐浓度的获得方法的应用场景示意图，上述营养盐浓度的获得方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营养盐浓度的获得方法，其特征在于，包括：获取待测水域中第一有色可溶性有机物的第一光谱吸收系数和所述待测水域的水域表面的第一遥感反射率；基于所述第一光谱吸收系数、所述第一遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到所述待测水域中的营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度，其中，所述营养盐获得模型基于神经网络模型或支持向量回归模型构建。2.如权利要求1所述的营养盐浓度的获得方法，其特征在于，所述获取待测水域中第一有色可溶性有机物的第一光谱吸收系数和所述待测水域的水域表面的第一遥感反射率，包括：获取遥感卫星采集的所述待测水域的遥感数据；基于所述遥感数据，得到所述待测水域的水域表面在不同波段对应的第一遥感反射率；基于所述第一遥感反射率和第一系数计算模型，得到所述第一光谱吸收系数，其中，所述第一系数计算模型包括：a
CDOM
(400)为第一光谱吸收系数，第一光谱吸收系数包括所述第一有色可溶性有机物对400纳米的波长光谱的光谱吸收系数，R
equi
(667)为所述待测水域的水域表面在667纳米波段对应的第一遥感反射率，R
equi
(443)为所述待测水域的水域表面在443纳米波段对应的第一遥感反射率，R
equi
(748)为所述待测水域的水域表面在748纳米波段对应的第一遥感反射率，R
equi
(412)为所述待测水域的水域表面在412纳米波段对应的第一遥感反射率。3.如权利要求1或2所述的营养盐浓度的获得方法，其特征在于，在所述基于所述第一光谱吸收系数、所述第一遥感反射率和训练后的营养盐获得模型，得到所述待测水域中的营养盐中的硝酸盐的浓度和活性磷酸盐的浓度之前，包括：获取样本水域中第二有色可溶性有机物的实测光谱吸收系数和所述样本水域的水域表面的实测遥感反射率；基于所述实测光谱吸收系数和所述实测遥感反射率对待训练的营养盐获得模型进行训练，得到训练后的营养盐获得模型。4.如权利要求3所述的营养盐浓度的获得方法，其特征在于，所述基于所述实测光谱吸收系数和所述实测遥感反射率对待训练的营养盐获得模型进行训练，得到训练后的营养盐获得模型，包括：将所述实测光谱吸收系数和所述实测遥感反射率输入待训练的营养盐获得模型，得到所述待训练的营养盐获得模型输出的所述样本水域中硝酸盐的预测浓度和活性磷酸盐的预测浓度；计算所述硝酸盐的预测浓度和所述硝酸盐的真实浓度值之间的第一均方根误差；计算所述活性磷酸盐的预测浓度和所述活性磷酸盐的真实浓度值之间的第二均方根误差；基于所述第一均方根误差和所述第二均方根误差更新所述待训练的营养盐获得模型中的参数值，之后返回执行所述将所述实测光谱吸收系数和所述实测遥感反射率输入待训练的营养盐获得模型的步骤以及后续步骤，直至完成所述营养盐获得模型的训练。
5.如权利要求3所述的营养盐浓度的获得方法，其特征在于，在所述获取样本水域中第二有色可溶性有机物的实测光谱吸收系数和所述样本水域的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王迪峰，吕秋晓，白雁，何贤强，龚芳，
申请(专利权)人：自然资源部第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：