[发明专利]水环境监测方法在审
申请号: | 201711434700.1 | 申请日: | 2017-12-26 |
公开(公告)号: | CN109959617A | 公开(公告)日: | 2019-07-02 |
发明(设计)人: | 陈洁茹 | 申请(专利权)人: | 陈洁茹 |
主分类号: | G01N21/25 | 分类号: | G01N21/25 |
代理公司: | 温州瓯越专利代理有限公司 33211 | 代理人: | 吴继道 |
地址: | 325000 浙江省温州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 光谱信号 散射光分量 监测光 水环境 透射光 水环境监测 光谱信息 水质类型 水质 概率 散射 透射 修正 传播 | ||
1.水环境监测方法,包括:
生成监测光,以使得所述监测光传播通过所述水环境;
接收透射光分量,并根据接收的所述透射光分量生成第一光谱信号,其中,所述透射光分量为所述监测光的从水环境中透射的部分,所述第一光谱信号包括所述透射光分量的光谱信息;
接收散射光分量,并根据接收的所述散射光分量生成第二光谱信号,其中,所述散射光分量为所述监测光的从所述水环境中散射的部分,所述第二光谱信号包括所述散射光分量的光谱信息;
基于接收的所述第一光谱信号,确定出与所述第一光谱信号对应的多个第一水质概率值;以及
使用所述第二光谱信号对所述多个第一水质概率值进行修正,从而将与所述多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为所述水环境的水质类型。
2.根据权利要求1所述的水环境监测方法,其特征在于,
基于接收的所述第一光谱信号,确定出与所述第一光谱信号对应的多个第一水质概率值的步骤包括:基于接收的所述第一光谱信号,通过卷积神经网络确定出与所述第一光谱信号对应的多个第一水质概率值,以及
所述水环境监测方法还包括:基于接收的所述第二光谱信号,通过卷积神经网络确定出与所述第二光谱信号对应的多个第二水质概率值。
3.根据权利要求2所述的水环境监测方法,其特征在于,使用所述第二光谱信号对所述多个第一水质概率值进行修正的步骤包括:
使用所述第二水质概率值与所述第一水质概率值之间的差值对所述第一光谱信号进行修正,再通过卷积神经网络确定出与修正后的所述第一光谱信号对应的、经过修正的多个第一水质概率值。
4.根据权利要求3所述的水环境监测方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述卷积神经网络的交叉熵最小的情况下将与所述多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为所述水环境的水质类型。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的水环境监测方法,其特征在于,所述方法还包括:
使用多对相互对应的第一光谱信号和水质类型和多对相互对应的第二光谱信号和水质类型进行了训练所述卷积神经网络。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的水环境监测方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述监测光转换成平行光。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的水环境监测方法,其特征在于,所述方法还包括:在散射光分量最大的位置处接收所述散射光分量。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的水环境监测方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述监测光的初始传播方向上接收所述透射光分量。
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