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申请/专利权人：合肥工业大学;滁州怡然传感技术研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于RGB重建高光谱的水质参数检测方法，包括以下步骤：S1，同时采集水体的RGB图像和旁置的标准白板图像；S2，对RGB图像采用高光谱重建算法进行处理，获得标准白板和水体中心处像素点的高光谱曲线；S3，根据标准白板反射率曲线，生成校正后的高光谱数据曲线；S4，根据不同的待测水质参数反射率响应特征峰选取波段，以不同波段处反射率为自变量X，所对应的水质参数浓度为Y，建立PLSR模型并完成水体参数的浓度反演。本发明将RGB相机结合高光谱还原算法应用于水质检测，降低了硬件成本，减少了操作时间，解决了传统设备复杂性等问题，拓展了RGB相机在便携式平台和遥感场景中的普及应用。

主权项：1.一种基于RGB重建高光谱的水质参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，同时采集水体的RGB图像和旁置的标准白板图像；S2，对RGB图像采用高光谱重建算法进行处理，获得标准白板和水体中心处像素点的高光谱曲线；S3，根据标准白板反射率曲线，生成校正后的高光谱曲线；S4，根据不同的待测水质参数反射率响应特征峰选取波段，以不同波段处反射率为自变量X，所对应的水质参数浓度为因变量Y，建立PLSR模型，并完成水体参数的浓度反演；步骤S2中，所述高光谱重建算法采取深度学习神经网络，各级网络采用PixelShuffle模块连接，最后由1个3×3卷积层统一通道数；采用注意力模块学习光谱权重；特征融合模块为具有输入快捷连接的残差全局块，通过MLP层将多个平行层连接起来，提取不同尺寸细节特征并融合；采用多种不同参数的网格分别进行训练，记录每次生成光谱图像与各波段差值的绝对平均值；计算生成的光谱图像Gx与地面真值y之间的像素级视差的均值绝对值MRAE和光谱图像的均方根误差RMSE： 其中，N表示总像素，i表示当前所选像素；步骤S4中，在第1个主成分u1被提取后，采用偏最小二乘法实施自变量X对u1的回归；如满足条件，则终止计算；否则，将利用自变量X被u1解释后的残余信息进行第2轮的成分提取；如此反复，直到能达到满足条件为止；在进行模型反演分析时，精度分析用于研究主成分对于分析项的信息提取比率；投影重要性指标用于表示成分个数不同时,X对于Y的解释重要性力度，同时用于主成分个数辅助判断；交叉有效性用于分析最佳成分个数；在模型最终评估时，R2值表示所有自变量X对于因变量Y的解释力度；预测误差均方根RMSEP用于测量残差的相对大小。

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