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龙图腾网获悉中国环境科学研究院申请的专利水质反演方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121214209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511309730.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权水质反演方法、装置、计算机设备和存储介质是由昌盛;胡海珍;张帆;朱崟莹设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本水质反演方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种水质反演方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取广域高光谱影像数据、区域多光谱影像数据，以及实测水质参数；对广域高光谱影像数据和区域多光谱影像数据进行校正和时空配准处理，并进行特征融合，生成融合特征向量；基于融合特征向量，通过第一反演模型反演得到第一类水质参数；基于第一类水质参数和实测水质参数，通过第二反演模型反演得到第二类水质参数；基于第一类水质参数和第二类水质参数反演得到水质参数空间分布图；根据所述水质参数空间分布图，当所述实测水质参数大于预设阈值时，生成预警信号。基于本申请方案，可以提升复杂水域环境下水质参数反演的精度、时效性与自动化水平。

本发明授权水质反演方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水质反演方法，其特征在于，包括： 获取由固定观测平台采集的广域高光谱影像数据、由机动观测平台采集的区域多光谱影像数据，以及由地面监测点采集的实测水质参数； 对所述广域高光谱影像数据和所述区域多光谱影像数据进行校正和时空配准处理，并将配准后的广域高光谱影像数据与配准后的区域多光谱影像数据进行特征融合，生成融合特征向量； 基于所述融合特征向量，通过第一反演模型反演得到第一类水质参数； 基于所述第一类水质参数和所述实测水质参数，通过第二反演模型反演得到第二类水质参数； 基于所述第一类水质参数和所述第二类水质参数反演得到水质参数空间分布图； 根据所述水质参数空间分布图，当所述实测水质参数大于预设阈值时，生成预警信号； 所述对所述广域高光谱影像数据和所述区域多光谱影像数据进行校正和时空配准处理，并将配准后的广域高光谱影像数据与配准后的区域多光谱影像数据进行特征融合，生成融合特征向量，包括： 对所述广域高光谱影像数据进行辐射定标、大气校正、几何校正、图像拼接及归一化差分水体指数水体提取，得到高光谱离水反射率数据； 对所述区域多光谱影像数据进行辐射定标、大气校正、几何校正、图像拼接及归一化差分水体指数水体提取，得到多光谱反射率数据； 基于尺度不变特征变换算法，对所述高光谱离水反射率数据和所述多光谱反射率数据进行时空配准，并进行特征融合，生成融合特征向量； 所述基于尺度不变特征变换算法，对所述高光谱离水反射率数据和所述多光谱反射率数据进行时空配准，并进行特征融合，生成融合特征向量，包括： 基于尺度不变特征变换算法，对所述高光谱离水反射率数据和所述多光谱反射率数据进行时空配准，得到配准后的高光谱离水反射率数据和配准后的多光谱反射率数据； 根据所述配准后的高光谱离水反射率数据和所述配准后的多光谱反射率数据，获取所述配准后的高光谱离水反射率数据在预设红光波段的反射率值和在预设近红外波段的反射率值，以及所述配准后的多光谱反射率数据在预设红光波段的反射率值和在预设近红外波段的反射率值； 根据所述配准后的高光谱离水反射率数据在预设红光波段的反射率值和在预设近红外波段的反射率值，以及所述配准后的多光谱反射率数据在预设红光波段的反射率值和在预设近红外波段的反射率值，计算光谱差异补偿因子，具体如下公式所示： ； 其中，D为光谱差异补偿因子，为所述配准后的高光谱离水反射率数据在预设红光波段的反射率值，为所述配准后的高光谱离水反射率数据在预设近红外波段的反射率值，为所述配准后的多光谱反射率数据在预设红光波段的反射率值，为所述配准后的多光谱反射率数据在预设近红外波段的反射率值； 根据所述光谱差异补偿因子、配准后的高光谱离水反射率数据和配准后的多光谱反射率数据，得到融合特征向量，具体如下公式所示： F=[HSI,MSI,D] 其中，F为融合特征向量，HSI为配准后的高光谱离水反射率数据，MSI为配准后的多光谱反射率数据，D为光谱差异补偿因子。

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