【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水环境监测，更具体地，涉及一种水表溶解氧遥感估算方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
1、溶解氧指溶解在水中的分子态氧，通常记作do，用每升水中氧的毫克数表示。溶解氧反映了水体对耗氧污染物的自净能力，是维持水体生态平衡的重要指标之一。因此，在地表水现场采样或水质自动监测站作业时，溶解氧都是常见的监测参数。
2、相较于地面站点，卫星遥感的最大优势是大范围水体的同步监测。基于水质参数模型，卫星遥感影像可以清晰地反映水质参数的空间分布及其动态变化情况，为水污染的溯源和防控提供了必要依据。不同于常规的水质遥感监测，基于卫星遥感开展溶解氧估算主要面临了两方面的技术瓶颈。
3、⑴溶解氧无明显的光学响应。水质遥感的基本原理是通过目标水质参数的光谱特征，建立相应的水质反演算法来监测各项水质参数。例如叶绿素浓度、悬浮颗粒物浓度、水体透明度等参数，可在光谱实验的基础上建立物理意义明确、普适性较强的遥感反演模型，开展业务化的水质遥感监测。但是，溶解氧属于无光学响应的水质参数，当前研究一般以某一区域的溶解氧实测数据和同步的遥感反射率为样本，利用回归分析或神经网络算法建立经验性模型，内在的机理性较弱，实际应用程度较低。
4、⑵溶解氧的影响因素复杂。对于类似水表盐度这种非光学响应参数，可通过归纳盐度与表征河道径流水质参数之间的经验关系，间接开展遥感监测。但溶解氧的影响因素较多，气象因素中主要有水温、氧气分压等，水动力因素中主要有流速、水位、水面宽度、水深等，水环境因素中主要有盐度、ph、电导率、浊度、叶绿素
5、2023年10月17日公开的中国专利cn116895344a，公开了一种水体溶解氧预测方法。该溶解氧预测方法中包括：对预测目标水体进行监测，以获取预测目标水体的常规水质数据样本；对所述常规水质数据样本进行预处理，获得标准水质数据；构建训练溶解氧预测模型，并基于标准水质数据来对溶解氧预测模型进行训练；利用溶解氧预测模型来对水体的溶解氧进行预测。该方案能够在较短的时间内得出预测结果，从而能够为获取溶解氧浓度过程中节省时间与经济成本。但是该方案对于水体溶解氧的预测不够全面、不够准确。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种水表溶解氧遥感估算方法、系统及可读存储介质。
2、本专利技术第一方面提供了一种水表溶解氧遥感估算方法，所述方法包括：
3、获取覆盖目标水域的多光谱遥感影像，并对多光谱遥感影像进行预处理；
4、根据预处理后的多光谱遥感影像的波段组合获取各水质组分相对浓度；
5、获取与多光谱遥感影像同步的站点实测参数；
6、根据多光谱影像得到的水质相对组分浓度和站点实测参数，构建非线性规划方程；并求解非线性规划方程自变量系数；具体为：以多光谱影像得到的水质相对组分浓度、水温(如有)为自变量，同步的站点实测溶解氧为因变量，构建非线性规划方程；并求解非线性规划方程自变量系数；
7、将自变量系数代入水质组分、水温(如有)的遥感估算模型，获取水表溶解氧含量。
8、优选地，所述获取覆盖目标水域的多光谱遥感影像，并对多光谱遥感影像进行预处理，包括：
9、获取覆盖目标水域的多光谱遥感影像；
10、判断多光谱遥感影像是否有同步成像的热红外波段；若否，则将可见光-近红外波段经大气校正、水体提取，获取蓝光b的水表反射率、绿光g的水表反射率、红光r的水表反射率、近红外nir的水表反射率；若是，则除获取可见光-近红外水表反射率之外，另将热红外波段经辐射定标、水体提取，获取水表温度wst。
11、优选地，所述获取水质组分相对浓度，包括：
12、对可见光-近红外波段，经近红外nir与红光r的波段比值nir/r获取叶绿素相对浓度chla；
13、将红光r与绿光g的波段比值r/g获取悬浮颗粒物相对浓度tsm；
14、判断多光谱遥感影像的空间分辨率是否高于预设阈值；若是，则采用(nir+r)/(nir-r)/100获取有机污染物相对浓度opc；若否，则将真彩色rgb影像转换为hsv影像，采用色调h、饱和度s、亮度v的乘积获取有机物相对浓度opc。
15、优选地，所述站点实测参数包括：站点实测溶解氧dom；
16、所述对应同步影像像元的水质组分浓度包括：站点所在影像像元叶绿素相对浓度、悬浮颗粒物相对浓度、有机污染物相对浓度；
17、若有同步成像的热红外波段，所述与多光谱遥感影像同步的站点实测参数还包括站点所在影像像元的水温。
18、优选地，所述非线性规划方程的自变量为叶绿素相对浓度chla、悬浮颗粒物相对浓度tsm、有机污染物相对浓度opc。
19、优选地，所述非线性规划方程的因变量为：当多光谱遥感影像中没有同步成像的热红外波段时，以与影像成像同步的站点实测溶解氧dom为因变量；
20、当多光谱遥感影像中有同步成像的热红外波段时，则读取站点所在影像像元的水温，然后根据水温首先计算饱和溶解氧dos，再减去站点实测溶解氧dom，得到溶解氧消耗量doc作为因变量。
21、优选地，所述获取水表溶解氧含量时，多光谱遥感影像中有同步成像的热红外波段，则先根据各自变量系数计算水表溶解氧消耗量doc，再根据水温计算饱和溶解氧dos，两者的差值即遥感估算的水表溶解氧dor。
22、优选地，所述非线性规划方程为：
23、
24、f(x)＝chlax1+tsmx2+opcx3-doc
25、其中，x1为叶绿素相对浓度系数、x2为悬浮颗粒物相对浓度系数、x3为有机污染物相对浓度系数、chla为叶绿素相对浓度、tsm为悬浮颗粒物相对浓度、opc为有机污染物相对浓度、aeq·x＝beq为线性约束条件，代入区域内所有的站点数据，aeq表示区域内站点对应影像像元叶绿素、悬浮颗粒物、有机污染物的水质参数的相对浓度，beq表示区域内站点的溶解氧消耗量。
26、优选地，所述遥感估算模型为：
27、若多光谱遥感影像没有同步成像的热红外波段：
28、doc＝x1chla+x2tsm+x3opc
29、dor＝dos-doc
30、若多光谱遥感影像有同步成像的热红外波段：
31、dor＝x1chla+x2tsm+x3opc
32、其中，doc为溶解氧消耗量，dos为饱和溶解氧，dor为最终估算的水表溶解氧。
33、本专利技术第二方面提供了一种水表溶解氧遥感估算系统，包括存储器和处理器，所述存储器中包括水表溶解氧遥感估算方法程序，所述水表溶解氧遥感估算方法程序被所述处理器执行时，实现所述一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取覆盖目标水域的多光谱遥感影像，并对多光谱遥感影像进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取水质组分相对浓度，包括：
4.根据权利要求3所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述站点实测参数包括：站点实测溶解氧DOm；
5.根据权利要求4所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述非线性规划方程的自变量为叶绿素相对浓度Chla、悬浮颗粒物相对浓度TSM、有机污染物相对浓度OPC；
6.根据权利要求5所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取水表溶解氧含量时，多光谱遥感影像中有同步成像的热红外波段，则先根据各自变量系数计算水表溶解氧消耗量DOc，再根据水温计算饱和溶解氧DOs，两者的差值即遥感估算的水表溶解氧DOr。
7.根据权利要求6所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述非线性规划方程为：>
8.根据权利要求7所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述遥感估算模型为：
9.一种水表溶解氧遥感估算系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括水表溶解氧遥感估算方法程序，所述水表溶解氧遥感估算方法程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的一种水表溶解氧遥感估算方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括水表溶解氧遥感估算方法程序，所述水表溶解氧遥感估算方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的一种水表溶解氧遥感估算方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取覆盖目标水域的多光谱遥感影像，并对多光谱遥感影像进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取水质组分相对浓度，包括：
4.根据权利要求3所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述站点实测参数包括：站点实测溶解氧dom；
5.根据权利要求4所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述非线性规划方程的自变量为叶绿素相对浓度chla、悬浮颗粒物相对浓度tsm、有机污染物相对浓度opc；
6.根据权利要求5所述的一种水表溶解氧遥感估算方法，其特征在于，所述获取水表溶解氧含量时，多光谱遥感影像中有同步成像的热红外波段，则先根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯佑斌，何颖清，潘洪洲，姚嘉成，涂思凯，熊龙海，李俊，李望鸣，杨敏，王玉琅，刘茉默，张嘉珊，吴俊涌，方伟权，黄泳翔，
申请(专利权)人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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