【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环境工程，尤其涉及水质检测。
技术介绍
1、利用无人机高光谱雷达感知水质，可以获取更全面、有效的数据和信息，因此多源异构数据融合与无人机遥感特征提取技术逐渐成为水质光谱数据分析的一个重要研究方向。无人机高光谱雷达感知的数据和信息具有异构性、多态性，数据虽然离散但又具有一定的相关性、随机性、模糊性以及数据量庞大等特征，导致现有数据预处理技术无法全面满足功能与性能的要求，因此如何对这些数据和信息进行有效处理是现阶段水污染感知预警的一个难点。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决无人机高光谱雷达感知的数据和信息庞大，存在异构性和多态性，导致现有数据预处理技术无法全面满足功能与性能要求的问题，现提供一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法。
2、一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，具体步骤为：
3、通过无人机采集目标水域的多源异构遥感数据并进行分类；
4、利用预设标准格式对分类后的多源异构遥感数据进行质量评估，过滤掉劣质数据；
5、保留多源异构遥感数据中相关系数绝对值超出预设相关性阈值的特征，实现多源异构遥感数据的降维；
6、提取降维后多源异构遥感数据的统计特征和时间序列特征并合并，将融合后的特征向量作为无人机遥感多源特征；
7、将无人机遥感多源特征输入至训练好的模型中，获得目标水域的水质参数。
8、进一步的，上述多源异构遥感数据包括目标水域的图像栅格数据、无人机航摄影像数据和
9、进一步的，上述对多源异构遥感数据进行分类的方法为：
10、根据所述多源异构遥感数据的关键词对其进行标记，并根据该标记对所述多源异构遥感数据进行分类；
11、所述关键词包括多源异构遥感数据的种类、输出设备和结构性信息。
12、进一步的，上述对分类后的多源异构遥感数据进行质量评估包括完整性、一致性、时效性和有效性的评估。
13、进一步的，上述多源异构遥感数据的特征包括光谱波段、空间坐标和时间信息。
14、进一步的，上述多源异构遥感数据降维的方法为：
15、采用皮尔森相关性分析方法选择相关系数绝对值超出预设相关性阈值的特征进行保留，实现多源异构遥感数据降维。
16、进一步的，上述多源异构遥感数据降维的方法为：
17、基于嵌入法训练机器学习模型，将过滤之后的多源异构遥感数据输入至训练好的机器学习模型中，获得特征的权值系数，剔除出相关性和冗余度小于各自预设阈值的特征，实现多源异构遥感数据降维。
18、进一步的，上述多源异构遥感数据的统计特征包括：平均值、方差、众数、中位数、上边缘、上四分位点、下四分位点和下边缘。
19、进一步的，上述将上四分位点和下四分位点分别作为多源异构遥感数据帧的上边缘和下边缘，进而确定多源异构遥感数据帧的帧内数据，采用聚类方法提取所述帧内数据的时间序列特征。
20、进一步的，上述利用融合后的特征作向量作为随机森林算法的输入，拟合训练无人机遥感多源特征与等多种水质参数的回归关系，实现通过遥感特征对多种水质参数波动的快速识别。
21、本专利技术的核心专利技术效果主要体现在以下3点：
22、1、通过数据识别与分类、数据剔除与过滤、数据降维，对结构性复杂、内容杂乱的无人机遥感监测数据进行有效处理，获得无人机遥感的水质多源异构数据的融合特征向量，有效提高了无人机遥感监测数据的准确性和利用效率。
23、2、提高多源异构数据质量，有效改善水质监测数据的可靠性，提高水质监测数据的利用率，为水污染感知预警的发展提供了可靠的技术支撑；
24、3、通过数据处理获得无人机遥感的水质多源异构数据的融合特征向量，提高了无人机遥感监测数据的准确性和利用效率，可推动建立行之有效的水质光谱监测数据治理新模式。
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1.一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，所述多源异构遥感数据包括目标水域的图像栅格数据、无人机航摄影像数据和气象数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，对多源异构遥感数据进行分类的方法为：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，所述对分类后的多源异构遥感数据进行质量评估包括完整性、一致性、时效性和有效性的评估。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，多源异构遥感数据的特征包括光谱波段、空间坐标和时间信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，多源异构遥感数据降维的方法为：
7.根据权利要求5所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，多源异构遥感数据降维的方法为：
8.
9.根据权利要求8所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，将上四分位点和下四分位点分别作为多源异构遥感数据帧的上边缘和下边缘，进而确定多源异构遥感数据帧的帧内数据，采用聚类方法提取所述帧内数据的时间序列特征。
10.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，利用融合后的特征作向量作为随机森林算法的输入，拟合训练无人机遥感多源特征与等多种水质参数的回归关系，实现通过遥感特征对多种水质参数波动的快速识别。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，所述多源异构遥感数据包括目标水域的图像栅格数据、无人机航摄影像数据和气象数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，对多源异构遥感数据进行分类的方法为：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，所述对分类后的多源异构遥感数据进行质量评估包括完整性、一致性、时效性和有效性的评估。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，多源异构遥感数据的特征包括光谱波段、空间坐标和时间信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机多源异构遥感数据的水质检测方法，其特征在于，多源异构遥感数...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈星，田禹，孙会航，邹亚男，赵博，李响，任南琪，
申请(专利权)人：中建中环生态环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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