一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置，涉及矿产遥感监测的技术领域，包括：获取样本遥感影像，并对样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像；利用目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型；利用预设算法，对盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块；利用盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型；在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用目标深度学习模型、目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出待监测区域内的盐田的产能，解决了现有技术难以对正在进行的盐湖锂矿项目产能进行监测的技术问题。的盐湖锂矿项目产能进行监测的技术问题。的盐湖锂矿项目产能进行监测的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置


[0001]本专利技术涉及矿产遥感监测的
，尤其是涉及一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置。

技术介绍

[0002]锂矿资源被称为“白色石油”，是一种具备战略意义的“能源金属”。锂矿是新能源锂电池材料种锂盐的重要供应，近年来锂离子电池在电子产品、新能源汽车和储能领域展现出巨大的价值和潜力。全球盐湖卤水型锂矿资源占比70%，是最重要的锂矿资源赋存和生产地。利用遥感大数据对国内外的锂、钾等矿产资源的开发调查和监测已成为快速准确把握矿产资源开发秩序和产能评估的重要手段，为国内寻找锂资源供给来源地，获取质优价廉的锂资源有重要意义。
[0003]传统的矿产遥感监测主要是针对矿山项目前期的地质填图或资源潜力评价，或者是对矿业项目开发完成后的生态修复进行监测评价，鲜少有对正在进行中的矿业项目产能实施遥感监测。而针对盐田的提取研究也很少，已有的研究对象都是海盐盐田的提取，其纹理、颜色、形状、盐田生产过程等都与锂盐湖盐田有非常大的区别，导致无法对正在进行的盐湖锂矿项目产能进行监测。
[0004]针对上述问题，还未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置，以缓解了现有技术难以对正在进行的盐湖锂矿项目产能进行监测的技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法，包括：获取样本遥感影像，并对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像；利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，其中，所述目标深度学习模型用于提取处所述样本遥感影像中的盐湖锂矿盐田区域；利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块；利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，其中，所述目标机器学习模型用于确定所述盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能。
[0007]进一步地，对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像，包括：提取出所述样本遥感影像中目标波段的波段影像；对所述波段影像进行大气校正处理、重采样处理和裁剪处理，得到中间遥感影像；为所述中间遥感影像中的像素添加标注，得到所述目标遥感影像，其中，所述标注包括第一标注和第二标注，所述第一标注用于表征所述像素对应的区域是否为盐田，所述第二标注用于表征所述像素对应的区域为盐田时，盐田对应的盐田晒盐阶段。
[0008]进一步地，利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度
学习模型，包括：对所述目标波段的波段影像中第一目标波段的波段影像进行分割，得到第一训练数据集；利用所述训练数据集，对所述初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型。
[0009]进一步地，利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块，包括：计算所述盐湖锂矿盐田区域的目标比值盐田指数，其中，所述目标比值盐田指数为第三波段与第八波段的比值；基于所述目标比值盐田指数，构建所述盐池斑块对应的灰度图；利用所述灰度图、滤波处理算法、canny边缘检测算法和Suzuki85边界跟踪算法，提取所述盐湖锂矿盐田区域的边界信息；利用所述边界信息，对所述盐湖锂矿盐田区域进行规则化处理，得到所述盐池斑块。
[0010]进一步地，利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，包括：基于所述盐池斑块中第二目标波段的波段影像，构建第二训练数据集；利用所述第二训练数据集，对所述初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型。
[0011]进一步地，在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能，包括：在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型，确定出所述待监测区域的盐池斑块和所述待监测区域的盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；基于所述待监测区域的盐池斑块、所述待监测区域的盐池斑块对应的盐田晒盐阶段和所述盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能。
[0012]进一步地，所述盐田产能模型的表达式为：Y=Y
t
+Yc，其中，Y为盐田实际产量，Y
t
为盐田趋势产量，Yc为盐田气象产量。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测装置，包括：获取单元，用于获取样本遥感影像，并对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像；第一训练单元，用于利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，其中，所述目标深度学习模型用于提取处所述样本遥感影像中的盐湖锂矿盐田区域；处理单元，用于利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块，其中，所述目标处理包括：边缘提取及规则化处理和分割处理；第二训练单元，用于利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，其中，所述目标机器学习模型用于确定所述盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；监测单元，用于在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述第一方面中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序。
[0016]在本专利技术实施例中，通过获取样本遥感影像，并对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像；利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，其中，所述目标深度学习模型用于提取处所述样本遥感影像中的盐湖锂矿盐田区域；利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块；利用所述盐
池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，其中，所述目标机器学习模型用于确定所述盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能，达到了对正在进行的盐湖锂矿项目产能进行监测的目的，进而解决了现有技术难以对正在进行的盐湖锂矿项目产能进行监测的技术问题，从而实现了对盐湖锂矿的盐田进行监测的技术效果。
[0017]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0018]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法，其特征在于，包括：获取样本遥感影像，并对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像；利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，其中，所述目标深度学习模型用于提取处所述样本遥感影像中的盐湖锂矿盐田区域；利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块；利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，其中，所述目标机器学习模型用于确定所述盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述样本遥感影像进行预处理，得到目标遥感影像，包括：提取出所述样本遥感影像中目标波段的波段影像；对所述波段影像进行大气校正处理、重采样处理和裁剪处理，得到中间遥感影像；为所述中间遥感影像中的像素添加标注，得到所述目标遥感影像，其中，所述标注包括第一标注和第二标注，所述第一标注用于表征所述像素对应的区域是否为盐田，所述第二标注用于表征所述像素对应的区域为盐田时，盐田对应的盐田晒盐阶段。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，包括：对所述目标波段的波段影像中第一目标波段的波段影像进行分割，得到第一训练数据集；利用所述训练数据集，对所述初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块，包括：计算所述盐湖锂矿盐田区域的目标比值盐田指数，其中，所述目标比值盐田指数为第三波段与第八波段的比值；基于所述目标比值盐田指数，构建所述盐池斑块对应的灰度图；利用所述灰度图、滤波处理算法、canny边缘检测算法和Suzuki85边界跟踪算法，提取所述盐湖锂矿盐田区域的边界信息；利用所述边界信息，对所述盐湖锂矿盐田区域进行规则化处理，得到所述盐池斑块。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，包括：基于所述盐...

【专利技术属性】
技术研发人员：向杰，邹谢华，王宇翔，房松松，聂大海，朱清，颜秋宇，杨伟宏，严煦，张艳，陈洋，成少博，
申请(专利权)人：中国矿业报社，
类型：发明
国别省市：