买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种河网密集型城市黑臭水体风险划分方法及系统。包括：步骤S1：获取目标水体的多个第一遥感图像和多个第一水体数据；步骤S2：建立第二特征集合中各个特征值与第一水体数据的数值关系；步骤S3：获取多张第二遥感图像，并获取第二水体数据；步骤S4：模型创建单元创建多个决策树；步骤S5：将第三水体数据输入多个决策树，输出风险分级结果；步骤S6：获取河网密集型城市黑臭水体风险等级。本发明解决了黑臭水体风险分级及河网密集型城市黑臭水体等级划分不准确的问题，提高了黑臭水体风险分级及河网密集型城市黑臭水体等级划分的准确性。

主权项：1.一种河网密集型城市黑臭水体风险划分方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：从存储单元中读取目标水体的多个第一遥感图像，并对所述第一遥感图像进行预处理，同时还从所述存储单元中读取所述目标水体多个所述第一遥感图像对应的多个第一水体数据；步骤S2：通过提取单元提取所述第一遥感图像的第一特征集合，并通过对所述第一特征集合进行聚类获取第二特征集合，通过机器学习建立所述第二特征集合中各个特征值与所述第一水体数据的数值关系；步骤S3：通过无人机摄像单元获取多张第二遥感图像，并提取多张所述第二遥感图像的第二特征集合中各特征数值，基于所述各特征数值和所述数值关系获取多张所述第二遥感图像对应的第二水体数据；步骤S4：模型创建单元基于水体数据创建多个决策树，并将多个所述第一水体数据和多个所述第二水体数据作为训练数据和测试数据对多个所述决策树进行训练和测试，并获取最优的决策树集合；步骤S5：通过所述无人机摄像单元周期性的获取所述目标水体的第三遥感图像，重复所述步骤S3的方法，并获取所述第三遥感图像对应的第三水体数据，并将所述第三水体数据输入多个所述决策树，并输出所述目标水体的风险分级结果；其中，所述水体数据包括所述第一水体数据、所述第二水体数据和所述第三水体数据,所述第一遥感图像和所述第二遥感图像为三维深度图像和多光谱高分辨率图像，所述数据包括水体的溶解氧含量、透明度、氨氧含量和总有机碳浓度；所述步骤S2包括：步骤S21：通过提取单元获取所述第一遥感图像的第一特征数据集，将多张所述第一遥感图像中的任意两张所述第一遥感图像进行比较，获取第一比较结果，还将任意两张所述第一遥感图像对应的两个所述第一水体数据进行比较获取第二比较结果；步骤S22：重复所述步骤S21至任意两张所述第一遥感图像的组合，并获取第一比较结果数据集和第二比较结果数据集，并通过分析所述第一比较结果数据集和所述第二比较结果数据集，获取每一特征数据集各个特征数据与所述第一水体数据的相关关系；步骤S23：通过基于所述各个特征数据与所述第一水体数据的所述相关关系，将所述第一特征数据集通过K均值算法进行聚类获取所述第二特征数据集；步骤S24：将所述第二特征数据集中每一特征值与所述第一水体数据中对应数据通过学习单元获取所述第二特征数据集中每一特征数据与所述第一水体数据中每一数据之间的数值关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) 一种河网密集型城市黑臭水体风险划分方法及系统