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申请/专利权人：广东技术师范大学;青海汇信资产管理有限责任公司

摘要：本发明提供了一种基于高光谱识别技术的盐湖水体检测方法与装置，其中，方法包括：获取多个现有的卤水区域并采集各个卤水区域的遥感图像，从图像中进行光谱图的提取，利用两级注意力机制进行加权，训练得到金属元素判断模型。本发明的有益效果：提高了金属元素判断模型的训练精度，实现了遥感技术在盐湖中寻找金属资源的应用，提高了识别精度，提高了在盐湖中寻找金属资源的效率。

主权项：1.一种基于高光谱识别技术的盐湖水体检测方法，其特征在于，包括：S1：获取多个卤水区域，其中，每个卤水区域至少富含一种预设金属元素，每种预设金属元素的卤水区域包括多个；S2：通过预设的遥感技术采集各个卤水区域的遥感图像；S3：利用预设的工具提取所述遥感图像的反射光谱曲线；S4：提取所述反射光谱曲线中设定波段范围内的单调性以及取值，并根据预设的方式转化为光谱数值；S5：根据所述反射光谱曲线中的各个光谱数值组成对应卤水区域的光谱向量；其中，所述光谱向量的维度分别为对应的光谱数值；S6：通过预设的k-means聚类算法将相同预设金属元素的所述光谱向量进行数据聚类，得到所述光谱向量的多个聚类中心；S7：计算每个光谱向量至对应的聚类中心的距离加1后的倒数Z；S8：根据公式m＝σW2δW1Z＝[m1，m2，...，ml，...，mc]计算得到区域向量；其中，m表示区域向量，ml表示第l个通道的注意力权重值，W2和W1表示预设的参数，σ表示ReLU的激活函数，δ表示Sigmoid激活函数，c表示通道数量；S9：通过所述区域向量对每个光谱向量进行加权，得到加权后的目标光谱向量；S10：根据预设的一维加权列向量对至少两个具有相同预设金属元素的目标光谱向量进行加权计算，得到对应的多个目标特征向量；S11：将多个训练目标特征向量以及对应的预设金属元素输入至金属元素判断初始模型中进行训练，得到金属元素判断模型；S12：获取待判断目标卤水区域的目标遥感图像，并提取所述目标遥感图像的第一特征向量；S13：将所述第一特征向量输入至所述金属元素判断模型中，得到所述目标卤水区域富含的预设金属元素。

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