一种基于高光谱的水质测定方法及设备转让专利
申请号 : CN202110526050.3
文献号 : CN113310909B
文献日 : 2022-04-26
发明人 : 陈雪 , 宋雪述 , 宋志华 , 陈发杰
申请人 : 山东深蓝智谱数字科技有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,包括:通过预先设置在水田不同位置的高光谱仪,得到多个局部高光谱图像;
将所述多个局部高光谱图像进行拼合,得到所述水田对应的整体高光谱图像;
通过识别模型对所述整体高光谱图像进行识别,得到所述整体高光谱图像中的非水体目标,所述非水体目标至少包括以下一种:农作物、水草、生物;
根据所述非水体目标对所述整体高光谱图像进行处理,并确定所述处理后的整体高光谱图像中,亮度不符合预设要求的特殊波段;
根据所述特殊波段确定对应的待检测水田位置;
调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进行水质检测,获取所述待检测水田位置处的第一水体检测结果;
根据所述非水体目标对所述整体高光谱图像进行处理,具体包括:对所述整体高光谱图像中包含的所述非水体目标进行剔除处理,得到剔除处理后的整体高光谱图像;
调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进行水质检测,获取所述待检测水田位置处的第一水体检测结果,具体包括:确定所述待检测水田位置第二预设范围内是否存在光谱检测仪;
若存在所述光谱检测仪,则启动所述光谱检测仪的光源,并根据该光谱检测仪中的光电二极管获取反射光信号,生成检测结果,作为所述待检测水田位置处的第一水体检测结果;
若不存在所述光谱检测仪,则根据所述处理后的整体高光谱图像以及预存的参考水质参数,构建参考水体检测模型;
选取距离所述待检测水田位置处最近的光谱检测仪,并根据该光谱检测仪生成参考检测结果;
通过所述参考水体检测模型对所述参考检测结果进行修正,并将修正后的参考检测结果作为所述待检测水田位置处的第一水体检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,通过识别模型对所述整体高光谱图像进行识别,得到所述整体高光谱图像中的非水体目标之后,所述方法还包括:
根据所述非水体目标对应的非水体参数反演水质参数,并根据所述水质参数构建水体检测模型,并根据所述水体检测模型得到第二水体检测结果。
3.根据权利要求2所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,根据所述非水体目标对应的非水体参数反演水质参数,并根据所述水质参数构建水体检测模型,并根据所述水体检测模型得到第二水体检测结果,具体包括:确定所述非水体目标对应的非水体参数,其中,所述农作物对应的非水体参数至少包括:农作物类型、当前季节的农作物理论生长状况、农作物的实际生长状况;所述水草对应的非水体参数至少包括:水草类型、水草密度、水草实际生长状况;所述生物对应的非水体参数至少包括:生物类型、生物大小、生物体温;
根据所述非水体参数反演得到所述水田的水质参数,所述水质参数至少包括:需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓度、浊度、总有机碳量、重金属量、挥发性有机污染物量、叶绿素含量、蓝绿藻含量;
根据所述水质参数构建水体检测模型,并将所述整体高光谱图像输入至所述水体检测模型,得到第二水体检测结果,所述第二水体检测结果至少包括:所述水田中低于所述水质参数的项目、所述水田中高于所述水质参数的项目、所述水田中的正常水质参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,通过预先设置在水田不同位置的高光谱仪,得到多个局部高光谱图像之前,所述方法还包括:判断水田当前光照度是否小于指定亮度值;
若小于所述指定亮度值,则开启设置于所述水田不同位置处的宽谱光源。
5.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,对所述整体高光谱图像中包含的所述非水体目标进行剔除处理,得到剔除处理后的高光谱图像,具体包括:
确定所述非水体目标位于所述整体高光谱图像中的位置,并将所述非水体目标进行第一次描边选取,作为待剔除目标;
将环绕所述待剔除目标第一预设范围内的目标进行第二次描边选取,并将所述第二次描边选取后的待剔除目标进行剔除,生成包含无色空腔的图像;
将所述包含无色空腔的图像中,环绕无色空腔部分的有色光谱填充至所述无色空腔中;
生成剔除处理后的高光谱图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,所述识别模型的训练过程包括:
获取包含非水体目标的训练样本,所述训练样本至少包括:真实农作物图像、真实水草图像、真实生物图像;
获取所述训练样本的光谱特征,并根据所述光谱特征对所述训练样本进行处理,得到高光谱形式的训练样本;
将所述高光谱形式的训练样本输入至卷积神经网络模型进行监督训练,得到识别模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于高光谱的水质测定方法,其特征在于,根据所述特殊波段确定对应的待检测水田位置之后,所述方法还包括:将所述特殊波段与所述整体高光谱图像进行比对,确定所述特殊波段在所述整体高光谱图像中的位置集合;
生成所述整体高光谱图像与所述位置集合的二值图像,并通过所述二值图像计算所述位置集合在所述整体高光谱图像中的占比。
8.一种基于高光谱的水质测定设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如下指令:通过预先设置在水田不同位置的高光谱仪,得到多个局部高光谱图像;
将所述多个局部高光谱图像进行拼合,得到所述水田对应的整体高光谱图像;
通过识别模型对所述整体高光谱图像进行识别,得到所述整体高光谱图像中的非水体目标,所述非水体目标至少包括以下一种:农作物、水草、生物;
根据所述非水体目标对所述整体高光谱图像进行处理,并确定所述处理后的整体高光谱图像中,亮度不符合预设要求的特殊波段;
根据所述特殊波段确定对应的待检测水田位置;
调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进行水质检测,获取所述待检测水田位置处的第一水体检测结果;
根据所述非水体目标对所述整体高光谱图像进行处理,具体包括:对所述整体高光谱图像中包含的所述非水体目标进行剔除处理,得到剔除处理后的整体高光谱图像;
调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进行水质检测,获取所述待检测水田位置处的第一水体检测结果,具体包括:确定所述待检测水田位置第二预设范围内是否存在光谱检测仪;
若存在所述光谱检测仪,则启动所述光谱检测仪的光源,并根据该光谱检测仪中的光电二极管获取反射光信号,生成检测结果,作为所述待检测水田位置处的第一水体检测结果;
若不存在所述光谱检测仪,则根据所述处理后的整体高光谱图像以及预存的参考水质参数,构建参考水体检测模型;
选取距离所述待检测水田位置处最近的光谱检测仪,并根据该光谱检测仪生成参考检测结果;
通过所述参考水体检测模型对所述参考检测结果进行修正,并将修正后的参考检测结果作为所述待检测水田位置处的第一水体检测结果。
说明书 :
一种基于高光谱的水质测定方法及设备
技术领域
背景技术
的相应标准。针对水田中的水质检测,传统方式需要将检测水样本带回实验室,检测过程繁
琐,特别是当水田面积较大时,需要消耗大量的人力在不同位置采集样本,操作过程费时费
力,且检测时间周期长,难以满足对水田进行实时检测的需求。
测量的水质参数,而且遥感检测对天气状况和光照度都有较高的要求,在某些特殊天气情
况下无法进行水质检测。然而,若直接采用光谱检测仪对水质进行检测,则只能获取小范围
内的水质参数,难以掌握水田的整体水质情况。
发明内容
合,得到所述水田对应的整体高光谱图像;通过识别模型对所述整体高光谱图像进行识别,
得到所述整体高光谱图像中的非水体目标,所述非水体目标至少包括以下一种:农作物、水
草、生物;根据所述非水体目标对所述整体高光谱图像进行处理,并确定所述处理后的整体
高光谱图像中,亮度不符合预设要求的特殊波段;根据所述特殊波段确定对应的待检测水
田位置;调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进行水质检测,获取所述待检测水田位置
处的第一水体检测结果。
反演水质参数,并根据所述水质参数构建水体检测模型,并根据所述水体检测模型得到第
二水体检测结果。
括:确定所述非水体目标对应的非水体参数,其中,所述农作物对应的非水体参数至少包
括:农作物类型、当前季节的农作物理论生长状况、农作物的实际生长状况;所述水草对应
的非水体参数至少包括:水草类型、水草密度、水草实际生长状况;所述生物对应的非水体
参数至少包括:生物类型、生物大小、生物体温;根据所述非水体参数反演得到所述水田的
水质参数,所述水质参数至少包括:需氧量、总磷量、总氮量、溶解氧含量、氨氮量、悬浮物浓
度、浊度、总有机碳量、重金属量、挥发性有机污染物量、叶绿素含量、蓝绿藻含量;根据所述
水质参数构建水体检测模型,并将所述整体高光谱图像输入至所述水体检测模型,得到第
二水体检测结果,所述第二水体检测结果至少包括:所述水田中低于所述水质参数的项目、
所述水田中高于所述水质参数的项目、所述水田中的正常水质参数。
度值,则开启设置于所述水田不同位置处的宽谱光源。
光谱图像。
中的位置,并将所述非水体目标进行第一次描边选取,作为待剔除目标;将环绕所述待剔除
目标第一预设范围内的目标进行第二次描边选取,并将所述第二次描边选取后的待剔除目
标进行剔除,生成包含无色空腔的图像;将所述包含无色空腔的图像中,环绕无色空腔部分
的有色光谱填充至所述无色空腔中;生成剔除处理后的高光谱图像。
围内是否存在光谱检测仪;若存在所述光谱检测仪,则启动所述光谱检测仪的光源,并根据
该光谱检测仪中的光电二极管获取反射光信号,生成检测结果,作为所述待检测水田位置
处的第一水体检测结果;若不存在所述光谱检测仪,则根据所述处理后的整体高光谱图像
以及预存的参考水质参数,构建参考水体检测模型;选取距离所述待检测水田位置处最近
的光谱检测仪,并根据该光谱检测仪生成参考检测结果;通过所述参考水体检测模型对所
述参考检测结果进行修正,并将修正后的参考检测结果作为所述待检测水田位置处的第一
水体检测结果。
本的光谱特征,并根据所述光谱特征对所述训练样本进行处理,得到高光谱形式的训练样
本;将所述高光谱形式的训练样本输入至卷积神经网络模型进行监督训练,得到识别模型。
光谱图像中的位置集合;生成所述整体高光谱图像与所述位置集合的二值图像,并通过所
述二值图像计算所述位置集合在所述高光谱图像中的占比。
少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理
器能够执行如下指令:通过预先设置在水田不同位置的高光谱仪,得到多个局部高光谱图
像;将所述多个布局高光谱图像进行拼合,得到所述水田对应的整体高光谱图像;通过识别
模型对所述整体高光谱图像进行识别,得到所述整体高光谱图像中的非水体目标,所述非
水体目标至少包括以下一种:农作物、水草、生物;根据所述非水体目标对所述整体高光谱
图像进行处理,并确定所述处理后的整体高光谱图像中,亮度不符合预设要求的特殊波段;
根据所述特殊波段确定对应的待检测水田位置;调用光谱检测仪对所述待检测水田位置进
行水质检测,获取所述待检测水田位置处的第一水体检测结果。
频率,降低了检测成本。此外,针对水田这一特殊的水体模型,由于水田中非水体目标的存
在,检测精度难以保证,本申请中记载的技术方案不仅可以直接通过高光谱图像,反演得到
水质参数,进而得到水质结果,还可以通过对非水体目标进行处理,进而获取到需要精确测
量的水体位置,实现了对水田这一场景中,更加精确的水质检测。
附图说明
具体实施方式
部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做
出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
机、平板电脑、个人计算机等具有相应功能的硬件设备,上述终端中可以预装有该系统,也
可以通过APP、WEB网站等方式,来登录该系统或服务器,以实现水质检测。
物环境遥感专门设计而成,能够捕获可见光、红外光谱、短波红外光谱等。
间连续获取信号,实现对待检测物质的检测。
信息以及二维空间信息。在本申请中,可以根据现场实际情况以及预算范围选取光
指令,高光谱仪即可根据指令对其面向的水面进行扫描,得到该水面处的高光谱图像。
下,因飞行器飞行不稳或空气中影响因素较大而导致采集的高光谱图像不准确的情况。
成水体检测结果不准确。为避免此种情况的发生,系统可以通过预先训练的识别模型对整
体高光谱图像进行识别,得到整体高光谱图像中的非水体目标,非水体目标包括但不限于:
农作物、水草、生物、生产工具、垃圾等。
的是,上述各种图像并非是高光谱形式的图像。此外,为保证样本的丰富性,需要提供各种
情况下的训练样本,以真实农作物图像为例,需要提供:不同类型的真实农作物图像、不同
季节的真实农作物图像、不同密度的真实农作物图像等。
要尽可能多的获取光谱特征。系统可以尝试获取与训练样本完全匹配的光谱特征,此处的
完全匹配指的是训练样本的类型、状态等各种情况的完全匹配。若无法获取与训练样本完
全匹配的光谱特征,则可以获取与当前训练样本的类型相同的光谱特征,并将该光谱特征
作为该训练样本的光谱特征。此后,系统即可以根据光谱特诊对训练样本进行处理,得到高
光谱形式的训练样本。
到识别模型。
目标对整体高光谱图像产生影响,导致无法找到需要精确检测水体数据对应的水田位置。
除目标的选取范围,之后,将第二次描边选取后的待剔除目标进行剔除,生成包含无色空腔
的图像。此处的包含无色空腔的图像即为,剔除了非水体目标的整体高光谱图像。还需要说
明的是,上述第一预设范围可以根据不同的精度需求进行不同的设定,其具体数值在此不
做具体限定。
预设范围之内。基于水体中的水体参数都有其对应的光谱波段,而不同浓度的水体参数也
同样对应了不同的光谱波段,通过为不同的水体参数提前配置好的正常浓度对应的光谱波
段,当经过剔除处理后的高光谱图像中,出现有亮度过高或过低,不再预设范围之内的特殊
波段时,说明该位置处的该水体参数不在正常的浓度范围内,需要针对该位置处的水体参
数进行进一步的精确测量。
反射光信号,以生成待检测水田位置处水体的光谱图像,其中,还可以采用光纤光栅传感器
以生成更准确的反射光信号。
光信号,并生成检测结果,作为待检测水田位置处的第一水体检测结果。
为上文中剔除处理后的整体高光谱图像,这里的图像中不含有非水体目标,只包含水体的
光谱特征。此外,系统预存有参考水质参数,该参考水质参数对应水体中各项水质参数的光
谱特征,可以通过将处理后的整体高光谱图像输入至参考水体检测模型,得到水体的各项
水质参数。
统可以通过参考水体检测模型对参考检测结果进行修正,具体包括,系统首先通过将处理
后的整体高光谱图像输入至参考水体检测模型,并获取光谱检测仪处的第一检测结果,以
及待检测水田位置处的第二检测结果,通过将第一检测结果与参考检测结果进行比对,得
到差值系数,通过差值系数对第二检测结果进行修正,作为修正后的参考检测结果,并将修
正后的参考检测结果作为待检测水田位置处的第一水体检测结果
非水体参数即为非水体目标的光谱特征,通过反演水质参数,可以在不剔除非水体目标的
基础上,得到与上述参考水质参数不同的水质参数,此处的水质参数能够消除非水体目标
对水体的影响。
草对应的非水体参数包括但不限于:水草类型、水草密度、水草实际生长状况;生物对应的
非水体参数包括但不限于:生物类型、生物大小、生物体温。
性有机污染物量、叶绿素含量、蓝绿藻含量。
果,第二水体检测结果包括但不限于:水田中低于水质参数的项目、水田中高于水质参数的
项目、水田中的正常水质参数。该第二水体检测结果只通过整体高光谱图像即可以生成,虽
然参数可能不绝对准确,但具有很强的参考价值。
设置在水田不同位置处的宽谱光源。由于高光谱仪通过镜头直接对水田进行扫描,因此其
十分依赖阳光,在光照不充足或者阴雨天气时,高光谱仪难以发挥其有效作用,因此,本申
请实施例中可以采用为高光谱仪补光的方式来保证高光谱仪的测量精度。
根据该位置结合,生成整体高光谱图像与位置集合的二值图像,该二值图像能够更加清晰
的显示位置集合在整体高光谱图像中的占比,系统即可以通过二值图像计算位置集合在高
光谱图像中的占比。通过计算位置集合在整体高光谱图像中的占比,可以更加清晰的显示
出需要做出进一步精确测量的水体占据整体水田的占比,由于该位置集合处的水质情况大
概率出现问题,因此可以通过占比来评判水田的综合水质情况。
质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实
施例的部分说明即可。
明,因此,这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
示例。
计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动
态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除
可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD‑ROM)、
数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备
或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算
机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要
素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要
素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。