本發(fā)明屬于環(huán)境監(jiān)測，具體涉及一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、湖泊富營養(yǎng)化是指水體中營養(yǎng)物質(zhì)（如氮、磷）過剩，導(dǎo)致藻類和水生植物異常繁殖，從而引發(fā)水質(zhì)惡化和生態(tài)失衡的現(xiàn)象。隨著農(nóng)業(yè)活動、工業(yè)排放和城市擴張的增加，湖泊富營養(yǎng)化問題在全球范圍內(nèi)日益嚴重。這種現(xiàn)象不僅影響了水體生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，還對飲用水安全、漁業(yè)資源和旅游業(yè)造成了不良影響。

2、基于遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建的經(jīng)驗?zāi)Ｐ褪呛锤粻I養(yǎng)化估算的早期方法，通常依賴于特定波段或波段組合的反射率來估算水體中葉綠素、懸浮物和溶解有機物等指標。這類模型計算簡單，適用于大范圍的水體初步分析，目前已廣泛應(yīng)用于中等分辨率遙感數(shù)據(jù)（如modis和landsat）在水質(zhì)參數(shù)估算中的研究。

3、由于湖泊類型、營養(yǎng)物來源和氣候條件的差異性，不同區(qū)域的水體光譜特性存在顯著差異，導(dǎo)致模型的適用性受到限制。許多經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃桶虢馕瞿Ｐ鸵蕾囉谔囟ê椿騾^(qū)域的實測數(shù)據(jù)，難以推廣至其他區(qū)域，影響了模型的通用性。此外，水體環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致光譜特征提取難度較大，水體中懸浮物、溶解有機物和藻類的存在容易造成光譜信號的混雜，特別是在高富營養(yǎng)化水體中。這種混雜效應(yīng)降低了模型的精度，特別是在多參數(shù)同時反演時難度加大。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng)。

2、技術(shù)方案：一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，包括以下步驟：

3、步驟s1、獲取不同光學波段的原始波段數(shù)據(jù)，對所述原始波段數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到有效波段數(shù)據(jù)；所述有效波段數(shù)據(jù)至少包括：遙感反射率、中心波長；基于不同光學波段對應(yīng)的遙感反射率、中心波長，計算得到藍藻指數(shù)和波段比值；

4、步驟s2、從所述有效波段數(shù)據(jù)中確定觀測指標；對所述觀測指標進行判斷，得到判斷結(jié)果，基于所述判斷結(jié)果確定參考波長；

5、步驟s3、對所述參考波長計算得到關(guān)于參考波長的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；基于所述參考波長的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)，計算得到n個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；

6、步驟s4、將所述有效波段數(shù)據(jù)、藍藻指數(shù)、波段比值、以及n個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)，作為梯度樹提升算法的輸入?yún)?shù)，通過網(wǎng)格搜索構(gòu)建超參數(shù)網(wǎng)格，構(gòu)建湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型。

7、在進一步的實施例中，所述步驟s1中藍藻指數(shù)采用以下公式計算：

8、；

9、式中，是藍藻指數(shù)；、、分別是為紅色、藍色、近紅外波段的遙感反射率；、、、分別是綠色、藍色、紅色和近紅外波段的中心波長。

10、在進一步的實施例中，所述步驟s2進一步包括以下步驟：

11、從所述有效波段數(shù)據(jù)中選擇紅色波段的遙感反射率作為觀測指標；將與閾值進行比較判斷，得到判斷結(jié)果：

12、若，則將參考波長的值設(shè)為；

13、若，則將參考波長的值設(shè)為。

14、在進一步的實施例中，在，將參考波長的值設(shè)為時，所述步驟s3中參考波長的總吸收系數(shù)的采用以下公式計算：

15、；

16、；

17、；

18、式中，、分別是在波長位置的總吸收系數(shù)、純水吸收系數(shù)；為中間過程變量；rrs(469)、rrs(555)分別是波長469?nm、555?nm位置的遙感反射比；為波長位置的遙感反射比，是波長位置的遙感反射率。

19、在進一步的實施例中，在，則將參考波長的值設(shè)為時，所述步驟s3中參考波長的總吸收系數(shù)的采用以下公式計算：

20、；

21、式中，、分別是波長位置的總吸收系數(shù)、純水吸收系數(shù)；是波長645nm位置的遙感反射比。

22、在進一步的實施例中，所述步驟s3中參考波長的后向散射系數(shù)采用以下公式計算：

23、；

24、；

25、式中，、分別是參考波長位置的后向散射系數(shù)、純水后向散射系數(shù)；是中間過程變量；為參考波長位置的總吸收系數(shù)；為參考波長位置的遙感反射比；參考波長取值為或。

26、在進一步的實施例中，所述步驟s3中n個目標波長所對應(yīng)的后向散射系數(shù)采用以下公式計算：

27、；

28、式中，是目標波長位置的后向散射系數(shù)，。

29、在進一步的實施例中，所述步驟s3中n個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)采用以下公式計算：

30、；

31、；

32、式中，是目標波長位置的總吸收系數(shù)，；是目標波長位置的純水后向散射系數(shù)；是中間過程變量；為目標波長位置的遙感反射比。

33、在進一步的實施例中，所述波段比值包括：、、、、、；是為綠色波段的遙感反射率。

34、在另一個技術(shù)方案中，提供了一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建系統(tǒng)，用于實現(xiàn)如上述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，包括：

35、第一模塊，被設(shè)置獲取不同光學波段的原始波段數(shù)據(jù)，對所述原始波段數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到有效波段數(shù)據(jù)；所述有效波段數(shù)據(jù)至少包括：遙感反射率、中心波長；基于不同光學波段對應(yīng)的遙感反射率、中心波長，計算得到藍藻指數(shù)和波段比值；

36、第二模塊，被設(shè)置從所述有效波段數(shù)據(jù)中確定觀測指標；對所述觀測指標進行判斷，得到判斷結(jié)果，基于所述判斷結(jié)果確定參考波長；

37、第三模塊，被設(shè)置對所述參考波長計算得到關(guān)于參考波長的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；基于所述參考波長的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)，計算得到n個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；

38、第四模塊，被設(shè)置將所述有效波段數(shù)據(jù)、藍藻指數(shù)、波段比值、以及n個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)，作為梯度樹提升算法的輸入?yún)?shù)，通過網(wǎng)格搜索構(gòu)建超參數(shù)網(wǎng)格，構(gòu)建湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型。

39、有益效果：

40、（1）本發(fā)明中的湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型所使用的數(shù)據(jù)集涵蓋寡營養(yǎng)、中營養(yǎng)和富營養(yǎng)的水體狀態(tài)，數(shù)據(jù)集來自全球3528個采樣點；顯著的光學變化性以及大量的數(shù)據(jù)樣本為開發(fā)大范圍內(nèi)水體富營養(yǎng)化指數(shù)（tsi）反演算法提供了有利條件。

41、（2）本發(fā)明耦合機器學習和半分析算法有效結(jié)合機器學習的非線性擬合能力與半分析模型的物理約束，提高預(yù)測精度和解釋性，減少對大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴。

42、（3）在復(fù)雜的水體環(huán)境下，本發(fā)明提供的湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型具有較強的適應(yīng)性和抗噪性，有助于實現(xiàn)高效、準確的湖泊富營養(yǎng)化監(jiān)測，為環(huán)境管理和水質(zhì)預(yù)警提供支持。

技術(shù)特征：

1.一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

3.如權(quán)利要求1所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求3所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

6.如權(quán)利要求3所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

7.如權(quán)利要求6所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟s3中n個目標波長所對應(yīng)的后向散射系數(shù)采用以下公式計算：

8.如權(quán)利要求7所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

9.如權(quán)利要求2所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

10.一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建系統(tǒng)，用于實現(xiàn)如權(quán)利要求1至9任一項所述的一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng)，屬于環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：步驟S1、獲取有效波段數(shù)據(jù)，并計算得到藍藻指數(shù)和波段比值；步驟S2、從有效波段數(shù)據(jù)中確定觀測指標，并確定參考波長；步驟S3、計算參考波長的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；計算得到N個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)、后向散射系數(shù)；步驟S4、將有效波段數(shù)據(jù)、藍藻指數(shù)、波段比值、以及N個目標波長所對應(yīng)的總吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)，作為輸入?yún)?shù)，構(gòu)建湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型。本發(fā)明提供的湖泊富營養(yǎng)化指數(shù)耦合模型具有較強的適應(yīng)性和抗噪性，有助于實現(xiàn)高效、準確的湖泊富營養(yǎng)化監(jiān)測，為環(huán)境管理和水質(zhì)預(yù)警提供支持。

技術(shù)研發(fā)人員：張毅博,張運林
受保護的技術(shù)使用者：中國科學院南京地理與湖泊研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9