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申请/专利权人：中国科学院沈阳应用生态研究所;宁夏大学;兰州交通大学;核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司;北京帝测科技股份有限公司

摘要：本发明的实施例提供了区域多年水质敏感性评估方法、装置和设备。所述方法包括通过获取多模态对地观测影像，根据影像内容提取水域和深度学习训练样本，根据提取的水域和深度学习训练样本使用SAM模型识别多年LULC种类，通过加权数据立方体得到多年水敏感性定量评估结果。以此方式，可以通过深度学习从超高分辨率的对地观测数据下识别城市土地利用及评估水域敏感性，从而实现对计算时间成本和标注数据集需求的平衡，充分利用对地观测技术的优势，突破了传统人力调查在空间和时间连续性上的局限。

主权项：1.一种区域多年水质敏感性评估方法，其特征在于，包括：获取目标区域的多模态对地观测影像和目标区域的LULC类型，基于所述多模态对地观测影像提取目标区域的水域并构建水域缓冲区；基于所述目标区域的LULC类型，将所述多模态对地观测影像划分为若干个第一区域块，并对所述第一区域块的边界进行标注，得到认知驱动的多类样本数据集；利用所述认知驱动的多类样本数据集对CNN模型进行训练，得到训练后的CNN模型；将所述训练后的CNN模型输出结果输入SAM模型，得到目标区域的LULC分类结果，最终得到水域缓冲区范围内的LULC分类结果；基于所述缓冲区范围内的LULC分类结果定义数据立方体，根据反距离加权法确定权重，通过多年水质敏感性估算器对目标区域的水质敏感性进行估算，得到水质敏感性评估结果；所述数据立方体为：LCpx,y＝wl×px,yl,t1,…,wl×px,yl,tk其中，px,y表示x,y处的像素；l表示px,y到水域边缘的最短距离；t1,...,tk表示时间项，k表示第k年；wl表示由l确定的权重；px,yl,tk表示第k年的LULC类型；所述多年水质敏感性估算器，包括： 其中，px,yl,tk表示第k年的LULC类型；wl表示由l确定的权重，与l成反比；{px,yl,t1|Q}表示第k年的LULC类型对应的污染物；PSpx,y表示涉及区域全部时间段各种污染的污染敏感性总值；根据相邻时间段的LULC类型是否存在LULC变化进行表示，当相邻时间段的LULC类型存在LULC变化时，表示{{px,yl,tn|Q},{px,yl,tn+1|Q}}，当相邻时间段的LULC类型不存在LULC变化时，表示{px,yl,tn|Q}+{px,yl,tn+1|Q}，n为时间段编号。

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