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申请/专利权人：广东省科学院广州地理研究所;广东省水利水电技术中心(广东省水土保持监测站、广东省水利工程白蚁防治中心)

摘要：本申请提供一种基于水源地风险源影响的水质监控方法及系统，包括：获取目标水源地的第一多光谱遥感图像；对所述第一多光谱遥感图像中的光谱波段进行处理，得到第一高分辨率多光谱遥感图像；获取目标水源地及其周边地区的若干风险源信息；获取目标水源地的矢量边界图层，并进行网格化处理，得到若干网格单元，根据所述风险源信息，计算各个所述网格单元受风险源影响的风险程度系数；根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数。本申请充分分析了风险源对网格单元的风险程度，有效提高了对水源地的水质进行监控的可靠性。

主权项：1.一种基于水源地风险源影响的水质监控方法，其特征在于，包括：以下步骤：获取目标水源地的第一多光谱遥感图像；对所述第一多光谱遥感图像中的光谱波段进行空间降尺度处理，得到第一高分辨率多光谱遥感图像；获取目标水源地及其周边地区的地理空间信息，根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述地理空间信息，获取若干风险源信息；其中，所述风险源信息包括：风险源位置信息；获取目标水源地的矢量边界图层，并进行网格化处理，得到若干网格单元，根据所述风险源信息，计算各个所述网格单元受风险源影响的风险程度系数，还包括以下步骤：根据所述风险源位置信息，计算所述网格单元与任一所述风险源的距离；将所述网格单元与任一所述风险源的距离进行倒数处理，作为该风险源对所述网格单元的风险程度系数；根据所述风险源对所述网格单元的风险程度系数，对所述网格单元受所有所述风险源影响的风险程度系数进行求和处理，得到所述网格单元的风险程度系数；根据所述第一高分辨率多光谱遥感图像和所述网格单元的风险程度系数，按照预设的水质参数监控模型，得到所述网格单元的水质参数，包括：将所述第一高分辨率多光谱遥感图像的b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b8A、b11和b12波段的光谱反射率，以及所述网格单元的风险程度系数代入所述水质参数监控模型中，得到所述网格单元的水质参数，所述水质参数监控模型的表达式为： 其中，si为第i个目标水源地的水质观测点，wksi表示第i个目标水源地的水质观测点下，第k个自变量的权重；xik为第i个目标水源地的水质观测点下，第k个自变量的值；为第k个自变量下的回归系数；所述自变量包括：所述第一高分辨率多光谱遥感图像的b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b8A、b11和b12波段的光谱反射率，以及所述网格单元的风险程度系数；p为所述自变量的个数；1iy，y表示目标水源地的水质观测点的数量；0lb，b为所述网格单元的数量；其中，所述第i个目标水源地的水质观测点下，第k个自变量的权重，利用空间加权神经网络模型进行计算： 其中，为第i个目标水源地的水质观测点到第m个所述网格单元的距离，1≦m≦b，b为所述网格单元的数量；SWNN为空间加权神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

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