一种水位波动条件下水生植物提取方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种水位波动条件下水生植物提取方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取遥感数据；对所述遥感数据进行预处理；提取预处后的遥感数据中的水生植物光谱数据；通过EPO算法，对所述水生植物光谱数据进行优化；从优化后的水生植物光谱数据中提取出多层次叶绿素光谱指数、藻青蛋白光谱指数、水草光谱指数、近红外平均反射率指数和大型藻类指数；通过连续统去除法，从优化后的水生植物光谱数据中提取出光谱吸收特征；通过XGBoost分类器，根据多层次叶绿素光谱指数、藻青蛋白光谱指数、水草光谱指数、近红外平均反射率指数、FAI大型藻类指数和光谱吸收特征，对水生植物进行提取。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种水位波动条件下水生植物提取方法及系统。

技术介绍

1、通过识别水体中的植物，可以评估水体的健康状况，同时，识别水体中的植物有助于了解水体的利用和分布情况。这对于水资源管理、灌溉规划以及水域生态系统的保护都具有重要意义。

2、随着机器视觉、深度学习等技术的迅速发展，以及对于水体植物识别的迫切需要，越来越多的现代化技术被应用到水体植物中。

3、然而，由于实际水位波动频繁，水位变化可能导致植被的部分被淹没或暴露，从而改变了植被的外观，水体中植被结构复杂，水生植物的交错、混合和覆盖，采用机器视觉、深度学习时，容易受到干扰看，水体植被往往难以被准确辨别。

技术实现思路

1、为了解决由于实际水位波动频繁，水位变化可能导致植被的部分被淹没或暴露，从而改变了植被的外观，水体中植被结构复杂，水生植物的交错、混合和覆盖，采用机器视觉、深度学习时，容易受到干扰，水体植被往往难以被准确辨别的技术问题，本专利技术提供了一种水位波动条件下水生植物提取方法及系统。

2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，预处理包括：平滑去噪、水汽吸收波段剔除和光谱曲线均值处理。

3.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述S4具体包括：

4.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述多层次叶绿素光谱指数具体为：

5.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述S6具体包括：

6.根据权利要求5所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，预处理包括：平滑去噪、水汽吸收波段剔除和光谱曲线均值处理。

3.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述s4具体包括：

4.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述多层次叶绿素光谱指数具体为：

5.根据权利要求1所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述s6具体包括：

6.根据权利要求5所述的水位波动条件下水生植物提取方法，其特征在于，所述光谱吸收特征包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿膺兰，王国强，薛宝林，王运涛，王立波，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：