[发明专利]一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法与装置

权利要求书

1.一种基于卫星遥感的盐湖锂矿项目产能监测方法，其特征在于，包括：

获取样本遥感影像，提取出所述样本遥感影像中目标波段的波段影像并对所述波段影像进行预处理，得到目标遥感影像，其中，所述预处理包括：大气校正处理，重采样处理，裁剪处理和标注处理；

利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，其中，所述目标深度学习模型用于提取处所述样本遥感影像中的盐湖锂矿盐田区域；

利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块；

利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，其中，所述目标机器学习模型用于确定所述盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；

在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能；

其中，利用所述目标遥感影像，对初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型，包括：

对所述目标波段的波段影像中第一目标波段的波段影像进行分割，得到第一训练数据集；

利用所述训练数据集，对所述初始深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型；

其中，利用预设算法，对所述盐湖锂矿盐田区域进行目标处理，得到盐池斑块，包括：

计算所述盐湖锂矿盐田区域的目标比值盐田指数，其中，所述目标比值盐田指数为第三波段与第八波段的比值；

基于所述目标比值盐田指数，构建所述盐池斑块对应的灰度图；

利用所述灰度图、滤波处理算法、canny边缘检测算法和Suzuki85边界跟踪算法，提取所述盐湖锂矿盐田区域的边界信息；

利用所述边界信息，对所述盐湖锂矿盐田区域进行规则化处理，得到所述盐池斑块；

其中，利用所述盐池斑块，对初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型，包括：

基于所述盐池斑块中第二目标波段的波段影像，构建第二训练数据集；

利用所述第二训练数据集，对所述初始机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述波段影像进行预处理，得到目标遥感影像，包括：

对所述波段影像进行大气校正处理、重采样处理和裁剪处理，得到中间遥感影像；

为所述中间遥感影像中的像素添加标注，得到所述目标遥感影像，其中，所述标注包括第一标注和第二标注，所述第一标注用于表征所述像素对应的区域是否为盐田，所述第二标注用于表征所述像素对应的区域为盐田时，盐田对应的盐田晒盐阶段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型和盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能，包括：

在获取到待监测区域的遥感影像之后，利用所述目标深度学习模型、所述目标机器学习模型，确定出所述待监测区域的盐池斑块和所述待监测区域的盐池斑块对应的盐田晒盐阶段；

基于所述待监测区域的盐池斑块、所述待监测区域的盐池斑块对应的盐田晒盐阶段和所述盐田产能模型，确定出所述待监测区域内的盐田的产能。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述盐田产能模型的表达式为：Y = Y_t+Yc，其中，Y为盐田实际产量，Y_t为盐田趋势产量，Yc 为盐田气象产量。