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申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所

摘要：本发明涉及环境质量评价的技术领域，具体为一种海洋环境质量评价方法及系统，其中评价方法包括，获取海洋环境数据，并对获取的数据进行数据矫正，将校正后的数据构建为海洋环境数据集合；利用数据集合搭建海洋环境质量计算模型；根据海洋环境质量计算模型的计算结果，实现海洋环境质量的分析评价；本发明通过利用数字孪生算法构建虚拟海洋环境，能够实时动态地反映实际海洋环境的变化，提供更全面的环境质量评估；通过引入动态卷积和自注意力机制，能够使得改进后的卷积神经网络动态调整卷积核权重，并捕获输入数据中不同位置之间的依赖关系，提高了神经网络的特征提取能力，还增强了其对复杂海洋环境数据的处理效果。

主权项：1.一种海洋环境质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤，获取海洋环境数据，并对获取的数据进行数据矫正，将校正后的数据构建为海洋环境数据集合，包括，利用传感器获取海洋环境数据中的图像数据以及海洋水质参数，进行数据矫正以及特征提取；所述特征提取具体如下：当对图像数据进行特征提取时，首先读取RGB图像数据，并利用加权平均法将RGB图像转换成灰度图像，则得出图像数据的红色通道像素值、绿色通道像素值以及蓝色通道像素值，然后利用高斯滤波技术，减少灰度图像数据的噪声，以提高数据的准确性，同时利用Sobel算子计算出滤波后图像的梯度，具体实现公式如下： ，其中，表示高斯滤波器，表示图像数据的标准差，、分别表示水平方向和垂直方向的梯度，表示梯度方向，表示梯度幅值，根据提取的梯度幅值与方向，则可完成数据特征的提取；当对海洋水质参数进行特征提取时，是将传感器采集的数据参数按照时间序列构成海洋水质参数特征集合，且表示不同传感器获取的特征参数，包括，水质浊度、水质溶解氧含量、水质化学需氧量、海水温度、海水盐度、海水悬浮物浓度以及海水浮游植物分布；利用数据集合搭建海洋环境质量计算模型，具体为：基于海洋环境数据中的不同特征进行海洋环境质量计算模型搭建，包括，针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算以及针对海洋水质参数相关特征的综合指数计算，最后利用数字孪生算法进行海洋环境质量计算模型的搭建；所述针对图像数据相关特征的归一化水体指数计算具体如下： 其中，、分别表示图像数据中红色通道像素值最大值与最小值，、分别表示图像数据中绿色通道像素值最大值与最小值，、分别表示归一化后的红光波段与绿光波段的反射率，表示近红外波段的反射率，表示计算的归一化水体指数；对于数据集合中的海洋水质参数相关特征时，利用综合指数搭建海洋环境质量计算模型，具体如下：对于不同传感器采集的参数，计算综合指数，则有， 其中，表示计算的综合指数，表示第个特征参数的权重，根据历史数据中影响海洋水质程度，由实施人员根据应用场景自行设定，表示第个特征参数；所述利用数字孪生算法进行海洋环境质量计算模型的搭建具体如下：基于海洋水质参数搭建物理模拟模型，则有， 其中，表示在不同时间序列下计算的综合指数，表示时刻的虚拟海洋环境；构建归一化水体指数与综合指数之间的关系模型，则有， 其中，、分别表示构建的关系模型的系数，表示误差项，对于关系模型的系数和误差项，通过将同一时间序列下的归一化水体指数与综合指数，代入到关系模型中，则能得出，表示时刻计算的归一化水体指数；将转换的虚拟海洋状态以及虚拟海洋环境动态结合，进而完成海洋环境质量计算模型的构建，则有， 其中，表示时刻的虚拟海洋环境，、分别表示构建的关系模型的系数，表示误差项，对于关系模型的系数和误差项，通过将同一时间序列下的归一化水体指数与综合指数，代入到关系模型中，则能得出，表示时刻计算的归一化水体指数，表示海洋环境质量计算模型在时刻的计算结果，、表示综合指数与归一化水体指数各自对海洋环境质量的影响权重；根据海洋环境质量计算模型的计算结果，实现海洋环境质量的分析评价，包括，利用海洋环境质量计算模型的计算结果，并基于卷积神经网络，同时引入动态卷积和自注意力机制，搭建智能分析模型，具体为：根据输入数据生成动态卷积核权重，并通过卷积操作得到海洋环境初步特征图，利用自注意力机制对生成的海洋环境初步特征图进行处理，对经过自注意力机制处理的海洋环境最终特征图进行池化操作，生成高层次特征，最后根据生成的高层次海洋环境特征图对海洋水质数据进行分析。

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