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申请/专利权人：江西省煤田地质勘察研究院;南昌工程学院
摘要：本申请公开了一种基于植被图像和混合水质模型的水质预测方法及系统，属于水质预测技术领域，该方法包括：获取水体周围植被的高光谱图像数据及数据预处理；提取高光谱图像中的植被地表反射率和NDVI指数；获取水质历史数据及水质数据预处理；构造数据集并进行划分；建立人工蜂群算法、长短期记忆和注意力机制（ABC‑LSTM‑Attention）混合水质预测模型；将训练集输入到水质预测模型中训练；输入待预测的水质数据进入训练好的模型即可输出预测的水质数据。该方法不仅能够考虑水质参数的历史数据，还能考虑周围植物环境对水质的影响，以提升水质预测精度。
主权项：1.一种基于植被图像和混合水质模型的水质预测方法，其特征在于，所述水质预测方法包括：对目标水体周围的初始植被高光谱图像进行第一预处理，得到第一植被高光谱图像；获取所述第一植被高光谱图像中的植被地表反射率和NDVI指数，将所述植被地表反射率和NDVI指数转换为植被高光谱数据；对所述目标水体的水质历史数据进行第二预处理，得到水质数据；根据所述植被高光谱数据和所述水质数据构建数据集；构建混合水质预测模型，所述混合水质预测模型包括ABC优化算法、LSTM模型和注意力机制；根据所述数据集训练所述混合水质预测模型，得到混合水质预测优化模型；基于所述混合水质预测优化模型进行水质预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省煤田地质勘察研究院 南昌工程学院 一种基于植被图像和混合水质模型的水质预测方法及系统
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