一种应用于复杂水体的水体指标分析方法与流程

本发明涉及水体指标智能检测算法领域，具体是一种应用于复杂水体的水体指标分析方法。

背景技术：

1、复杂水体通常指的是城市河流、湖泊、水库等，这些水体受到多种污染源的影响，包括工业排放、农业面源污染、生活污水排放等。复杂水体环境特征包括水体的浊度、颗粒物浓度、悬浮物的大小与分布、光的散射特性等，这些特征使得水质监测和分析变得复杂。另外，水体指标分析是环境监测和水质管理的重要组成部分。传统的水体指标分析方法依赖于化学试剂和实验室设备，这些方法虽然准确，但耗时且成本较高。随着遥感技术和光谱分析技术的发展，基于光谱的水体指标分析方法逐渐成为研究的热点。这些方法通过分析水体对特定波长光的吸收特性，利用建立的预测模型来定量分析水质参数。常用的预测模型包括线性模型如单波长法、多波长组合法、偏最小二乘法（pls）等，以及非线性模型如支持向量机（svm）、神经网络、决策树等。

2、现有的水体监测技术往往依赖于定期的现场采样和实验室分析，这些方法虽然准确，但耗时且成本较高，不适合快速响应和大规模监测。此外，传统的监测技术可能无法全面捕捉复杂水体中的多维非线性特征，如浊度、颗粒物浓度的变化，以及这些因素如何影响光谱数据的准确性。现有技术在处理复杂水体时，往往难以实现对水质参数的实时、连续、高频率监测，这限制了对水体污染动态变化的快速响应能力。

技术实现思路

1、本发明提出了一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，该方法通过自适应滤波、多尺度自适应小波变换、非线性核函数与高阶张量运算先进技术，有效提高了水体指标分析的准确性和效率。

2、其中，一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，包括以下步骤：

3、s1. 提取复杂水体的光谱数据，通过自适应滤波对原始光谱数据进行预处理，自适应滤波根据水体环境变化调整滤波系数，输出经过预处理的平滑光谱数据；

4、s2. 预处理后的数据通过多尺度自适应小波变换分解光谱数据的不同频率成分，并通过自适应阈值进行去噪；

5、s3. 降噪后的光谱数据通过非线性核函数与高阶张量运算进行浊色度补偿；

6、s4. 补偿后的光谱数据通过多级递归提取特征，并通过回归模型对复杂水体的水体指标进行预测，所述水体指标包括总磷、氨氮和总氮；

7、其中，所述步骤s3具体包括以下子步骤：

8、s301. 根据浑浊度对光谱的影响为非线性，通过核方法将光谱信号映射到高维空间，进行非线性特征捕捉；

9、s302. 当不同波长和时间点的特征相互影响时，通过高阶张量补偿模型对光谱数据进行多维耦合补偿；

10、s303. 将核方法输出的非线性补偿值与高阶张量补偿模型输出的张量补偿项结合，对着色度进行总补偿计算，并输出补偿后的光谱数据。

11、进一步的，所述步骤s301中，通过核方法将光谱信号映射到高维空间，进行非线性特征捕捉具体流程表示为：

12、；

13、其中，所述表示经过补偿后的浊度影响补偿项，涵盖光谱数据在不同波长和时间维度下的非线性变化补偿，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，即采集光谱数据的时间点，所述表示在浊色度补偿过程中光谱数据的波长为的总数，所述和表示对应光谱信号在波长和下的光谱信号索引，所述表示在浊色度补偿过程中光谱数据的波长为的总数，所述表示核函数，所述表示去噪后的光谱数据，所述表示第p个波长点，所述表示第q个波长点，所述表示求导操作，所述表示调节系数，用于调整波长处的二阶导数对补偿结果的影响。

14、进一步的，所述步骤s302中，通过高阶张量补偿模型对光谱数据进行多维耦合补偿具体包括以下子步骤：

15、s3021. 通过三阶张量建模不同波长和时间维度间的非线性耦合关系，并通过张量运算，对复杂水体中不同波长间的非线性耦合进行表达，即：

16、；

17、其中，所述表示经过三阶张量模型计算后得到的浊色度补偿值，所述、和分别表示波长的索引，所述表示三阶张量的张量系数，反映波长、和在时间t下的耦合权重，所述表示波长维度的总数，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，所述、和分别表示第i个波长点、第j个波长点和第k个波长点；

18、s3022. 通过张量补偿，捕捉光谱信号在不同波长和时间维度下的非线性变化，并根据调节参数，与不同波长和时间维度上的二阶导数影响，进一步调整补偿结果，即：

19、；

20、其中，所述表示经过高阶张量补偿后的浊色度值，所述表示标量参数，用于调整张量补偿结果的权重，所述表示求导操作，所述表示系数矩阵的元素，用于反映了第i和第j个波长之间的耦合强度。

21、进一步的，所述步骤s303具体流程表示为：

22、；

23、其中，所述表示经过补偿后的光谱数据，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，所述表示去噪后的光谱数据，所述表示经过补偿后的浊度影响补偿项，所述表示经过高阶张量补偿后的浊色度值。

24、进一步的，所述步骤s4具体包括以下子步骤：

25、s401. 对前处理后的补偿光谱数据进行递归特征提取，利用逐级递归捕捉复杂水体条件下的多维非线性特征，多维非线性特征的逐级递归包括一级特征提取和二级特征提取；

26、s402. 通过基于多维核函数的非线性回归模型，对提取的特征进行指标预测；

27、s403. 将分段非线性回归模型计算得到的各级预测值进行整合，生成水体指标的准确预测。

28、进一步的，所述步骤s401中，一级特征提取具体为：在一级特征基础上,结合光谱数据中与总磷指标相关的特征进行递归特征提取，即：

29、；

30、其中，所述表示一级特征提取结果，用于提取与总磷指标相关的光谱特征，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，所述表示一级特征提取的特征数量，所述表示特征的索引，所述表示一级特征提取中第k个特征的权重系数，用于表征该特征在总磷指标预测中的重要性，所述表示一级特征提取中第k个特征的基函数，用于描述特征提取的具体方式，所述表示经过补偿后的光谱数据，所述表示光谱数据中与总磷指标相关的调节参数。

31、进一步的，所述步骤s401中，二级特征提取具体为：结合光谱数据中与氨氮或总氮指标的特征进行递归特征提取，即：

32、；

33、其中，所述表示二级特征提取结果，用于提取与氨氮或总氮指标相关的光谱特征，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，所述表示，所述表示二级特征提取的特征数量，所述表示二级特征提取中第k个特征的权重系数，所述表示二级特征提取中第k个特征的基函数，所述表示一级特征提取结果，所述表示与氨氮或总氮指标相关的调节参数。

34、进一步的，所述步骤s402中，所述基于多维核函数的非线性回归模型具体表示为：

35、；

36、其中，所述表示第i个水体指标的预测值，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度，所述表示与第i个水体指标相关的特征数量，所述表示水体指标相关的特征数量的总数，所述表示第i个指标的非线性核函数，所述表示第i个水体指标的特征提取结果，所述表示与多维环境参数相关的调节参数，所述表示第j个特征的权重系数。

37、进一步的，所述多维环境参数包括：水体的浊度、颗粒物浓度、悬浮物的大小与分布、光的散射特性。

38、进一步的，所述步骤s403中，预测值整合的具体流程表示为：

39、；

40、其中，所述表示综合的水体指标预测值，所述表示水体指标的总数量，所述表示水体指标的索引，所述表示第i个水体指标的预测值，所述表示光谱数据的波长，所述表示时间维度。

41、发明的有益效果是：

42、本发明通过自适应调整滤波系数和阈值进行去噪和浊色度补偿，从而提高了对复杂水体条件下的多维非线性特征的捕捉能力，另外，本发明还采用基于多维核函数的非线性回归模型进行指标预测，并通过多级递归提取特征，提高了预测的准确性。

技术特征：

1.一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s301中，通过核方法将光谱信号映射到高维空间，进行非线性特征捕捉具体流程表示为：

3.如权利要求1所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s302中，通过高阶张量补偿模型对光谱数据进行多维耦合补偿具体包括以下子步骤：

4.如权利要求1所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s303具体流程表示为：

5.如权利要求1所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括以下子步骤：

6.如权利要求5所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s401中，一级特征提取具体为：在一级特征基础上,结合光谱数据中与总磷指标相关的特征进行递归特征提取，即：

7.如权利要求5所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s401中，二级特征提取具体为：结合光谱数据中与氨氮或总氮指标的特征进行递归特征提取，即：

8.如权利要求5所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s402中，所述基于多维核函数的非线性回归模型具体表示为：

9.如权利要求8所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述多维环境参数包括：水体的浊度、颗粒物浓度、悬浮物的大小与分布、光的散射特性。

10.如权利要求5所述的一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，其特征在于，所述步骤s403中，预测值整合的具体流程表示为：

技术总结
本发明公开了一种应用于复杂水体的水体指标分析方法，涉及水体指标智能检测算法领域，本发明通过自适应调整滤波系数和阈值进行去噪和浊色度补偿，从而提高了对复杂水体条件下的多维非线性特征的捕捉能力，另外，本发明还采用基于多维核函数的非线性回归模型进行指标预测，并通过多级递归提取特征，提高了预测的准确性。

技术研发人员：陈铁梅,陈青松,周亚华,田洁,谭显东,王殿雄
受保护的技术使用者：成都益清源科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5