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龙图腾网获悉湖北省水利水电规划勘测设计院申请的专利一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法、系统及其存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115586140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211122601.0，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法、系统及其存储介质是由邹朝望;刘贤才;孙媛媛;沈立群设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法、系统及其存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法、系统及其存储介质，包括：获取待测湖泊的遥感图像；通过对应的反演模型对待测湖泊的遥感图像进行计算，分别获取该湖泊的若干个污染物指标的反演图；将获取的待测湖泊的遥感图像分别作为已经完成训练的神经网络模型的输入，多个神经网络模型分别对应输出待测湖泊的其中一个污染物指标的残差图；根据该湖泊的污染物指标的反演图和污染物指标的残差图，计算得到待测湖泊的各个污染物指标分布图；根据待测湖泊的各个污染物指标的分布图和电子地图，生成待测湖泊的污染物分布信息图；污染物分布信息图用于表征待测湖泊中各坐标位置的污染物指标数据。本发明提高基于遥感图像的湖泊污染反演精度。

本发明授权一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法、系统及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感数据的湖泊污染物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取待测湖泊的遥感图像； S2：通过对应的反演模型对所述遥感图像进行计算，分别获取该湖泊的若干个污染物指标的反演图，所述污染物指标包括叶绿素a、总氮、总磷、悬浮物浓度和温度； S3：将步骤S1获取的所述遥感图像分别输入多个彼此独立、分别对应不同污染物指标的已经完成训练的神经网络模型中，所述多个神经网络模型分别输出所述湖泊的其中一个污染物指标的残差图，所述残差图用于反映通过所述反演模型得到的该污染物指标反演图与该湖泊该污染物指标真实分布数据之间的差值；其中，所述神经网络模型的训练标签为：按该湖泊电子地图生成的实测分布图与对应反演图的逐像元差值，所述实测分布图由该湖泊在遥感图像采集时刻的测量点坐标与实测值结合电子地图生成；并对所述残差图依据由电子地图湖泊边界生成的水域掩膜进行掩膜处理，以将所述湖泊水域范围之外的残差值设为零； S4：根据步骤S2获得的各污染物指标反演图和步骤S3获得的各污染物指标残差图，在所述湖泊水域掩膜范围内逐像元将对应的残差图与反演图相加融合，计算得到待测湖泊各污染物指标的浓度分布图矩阵；其中，各污染物指标的分布图满足等式： Xm＝Ym+Gmxm m∈{叶绿素a、总氮、总磷、悬浮物浓度、温度}，Ym为对应污染物指标的反演图，Gmxm为对应污染物指标的神经网络输出残差图； S5：根据所述湖泊的各污染物指标分布图和电子地图，生成所述湖泊的污染物分布信息图，并在电子地图坐标位置逐点标示对应的叶绿素a、总氮、总磷、悬浮物浓度和温度的数值。

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