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申请/专利权人：南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)

摘要：本发明涉及地理信息技术领域，特别涉及一种基于遥感影像的水质污染源溯源方法，包括：获得目标区域的正射影像，剔除正射影像中的非水体区域，获取目标区域的水体影像，并根据预设的采样点数目，获取目标区域的水体影像中各个采样点对应的水质数据；获取目标区域的水体影像中各个采样点对应的波段数据，将同一采样点对应的水质数据以及波段数据进行组合，获取若干个采样点对应的训练数据组；将若干个采样点对应的训练数据组输入至随机森林神经网络模型进行训练，获取水质预测模型；将目标区域正射影像输入至水质预测模型，获取目标区域的水体区域的水质预测数据，根据目标区域的水体区域的水质预测数据，获取目标区域的污染源区域检测结果。

主权项：1.一种基于遥感影像的水质污染源溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的若干个遥感影像，将所述若干个遥感影像进行拼接，获得所述目标区域的正射影像，其中，所述正射影像包括水体区域以及非水体区域；剔除所述正射影像中的非水体区域，获取所述目标区域的水体影像，并根据预设的采样点数目，获取所述目标区域的水体影像中各个采样点对应的水质数据，其中，所述水质数据包括总氮数据、总磷数据、化学需氧量数据以及叶绿素数据；获取所述目标区域的水体影像中各个采样点对应的波段数据，将同一采样点对应的水质数据以及波段数据进行组合，获取若干个所述采样点对应的训练数据组；将所述波段数据作为自变量，所述水质数据作为因变量，构建随机森林神经网络模型，将若干个所述采样点对应的训练数据组输入至所述随机森林神经网络模型进行训练，获取水质预测模型；将所述目标区域正射影像输入至所述水质预测模型，获取所述目标区域的水体区域的水质预测数据，其中，所述水质预测数据包括总氮预测数据、总磷预测数据、化学需氧量预测数据以及叶绿素预测数据；根据所述目标区域的水体区域的水质预测数据以及预设的水质阈值，将所述目标区域的水体区域划分为若干个水质污染区域，并获得所述水质污染区域对应的污染等级，其中，所述污染等级包括由低至高的第一、第二、第三、第四以及第五污染等级；遍历所述若干个水质污染区域对应的污染等级，若不存在第四污染等级或者第五污染等级对应的水质污染区域，获得污染源不存在结果；若存在第四污染等级或者第五污染等级对应的水质污染区域，根据预设的水流方向，获取所述若干个水质污染区域之间的相互位置关系，其中，所述相互位置关系用于指示所述各个水质污染区域之间的上下游关系；获取所述若干个水质污染区域中，最高污染等级对应的水质污染区域，作为上游水质污染区域，根据所述若干个水质污染区域之间的相互位置关系，获取所述上游水质污染区域对应的下游水质污染区域，将所述上游水质污染区域的污染等级与对应的下游水质污染区域的污染等级作对比，若所述上游水质污染区域的污染等级高于所述对应的下游水质污染区域的污染等级两个等级，则将所述上游水质污染区域作为目标水质区域进行提取，作为污染源存在结果，获取所述目标区域的污染源区域检测结果，其中，所述污染源区域检测结果包括污染源存在结果以及污染源不存在结果。

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权利要求：

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