[发明专利]基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法

摘要

本发明公开了一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，涉及水质遥感监测领域。该方法通过对比分析地面测量光谱数据和高光谱影像数据，提取光谱曲线形态特征，并选取与水质参数呈显著相关的地面测量光谱形态特征建立基于地面测量光谱数据的反演模型，并以基于地面测量光谱建立的反演模型所选取的光谱形态特征为自变量，建立各水质参数的高光谱反演模型，将高光谱反演模型应用于高光谱影像，获得工作区的水质参数反演结果。所以，采用本发明提供的方法，可以建立pH、硬度等一般化学性水质参数的多元线性回归模型，实现了多种水质参数信息“由点到面”的快速、准确获取，为区域水环境动态监测提供新技术方法。

主权项

1.一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集水样并进行水质全分析，获得水质参数测试结果；S2，在水样采集点进行现场光谱测量，获得地面测量光谱数据；S3，采集高光谱影像数据；S4，对所述地面测量光谱数据和高光谱影像数据进行对比分析，并提取得到原始光谱曲线形态特征、去包络线后光谱曲线形态特征、光谱曲线三阶求导后形态特征和光谱四值编码；所述光谱四值编码包括光谱编码I、光谱编码II、光谱编码III和光谱编码IV，所述光谱四值编码按照如下步骤获得：①计算整体光谱数据的平均值作为第一个阈值T0；②根据阈值T0将光谱数据分为两个区间；③对两个区间的光谱数据分别求得平均值T1、T2，作为第二次使用的阈值；④利用T1、T2将光谱数据分为四个区间，对其分别赋值为0、1、2、3，从而获得所述光谱四值编码；S5，采用皮尔森相关系数分析水质参数与地面测量光谱形态特征之间的相关性，其中皮尔森相关系数的计算公式如下：式中x_i和y_i分别为光谱形态特征集合x和水质参数样本集合y的第i个观测值，和是样本集合x和y的平均值，n为样本数，P用于描述水质参数与光谱形态特征之间的相关系数，P∈[‑1,1]，其绝对值越大，表明数据之间的相关性越强；S6，选取地面测量光谱形态特征与水质参数呈显著相关的特征量作为建模初始变量，采用逐步回归分析方法，建立水质参数的多元一次函数反演模型；S7，针对高光谱影像数据，选取与S6中建立的地面测量光谱反演模型相同类型的自变量和函数类型，采用进入回归分析方法，建立水质参数的高光谱反演模型；S8，将水质参数的高光谱反演模型应用于工作区高光谱影像，获得区域性水质参数的定量反演结果。