(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211040931.5 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 南方海洋科学与工程广东省实验室 （广州） 地址 511457 广东省广州市南沙区南沙街 资讯科技园海 滨路1119号 (72)发明人 邓应彬　荆文龙　杨骥　胡泓达　 胡义强　舒思京　孙嘉　 (74)专利代理 机构 广州骏思知识产权代理有限 公司 44425 专利代理师 潘桂生 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 10/10(2022.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/75(2022.01) G06F 17/18(2006.01) G06Q 30/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G01N 21/64(2006.01) G01N 21/84(2006.01) (54)发明名称 水源污染溯源方法、 装置、 存储介质和计算 机设备 (57)摘要 本申请提供一种水源污染溯源方法、 装置、 存储介质和计算机设备， 所述方法包括： 对水体 区域的水质采样点进行采样分析， 得到实时水质 污染物种类和实时污染物浓度； 将水体区域的遥 感图像输入到实时水质污染物种类对应的浓度 分布识别模 型， 得到实时水质污染物种类在水体 区域的浓度分布区域； 将实时污染物浓度与包括 浓度分布区域的数据的水质指纹数据库的历史 数据进行数据匹配， 得到匹配率； 若匹配得到的 最高匹配率高于预设的匹配阈值， 从最高匹配率 对应的历史数据中， 获取对应的污染源头位置。 本申请通过遥感影像和浓度分布识别模型进行 大范围的筛选， 再根据水质指纹数据库确定污染 源头位置， 可应用于大范围的水污染溯源， 并提 高溯源准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115424143 A 2022.12.02 CN 115424143 A 1.一种水源污染溯源方法， 其特 征在于， 包括： 对水体区域的水质采样点进行采样分析， 得到对应的实时水质污染物种类和实时污染 物浓度； 将所述水体区域的遥感图像输入到所述实时水质污染物种类对应的浓度分布识别模 型， 以得到所述实时水质污染物种类在所述水体区域的浓度分布区域； 获取包括所述浓度分布区域的数据的水质指纹数据库； 所述水质指纹数据库存储有水 质采样点的历史数据， 所述历史数据包括历史水质污染物数据， 以及对应的污染源头位置； 将所述实时污染物浓度与所述水质指纹数据库的历史数据进行数据匹配， 得到匹配 率； 若匹配得到的最高匹配率高于预设的匹配阈值， 从最高匹配率对应的历史数据中， 获 取对应的所述污染源头位置 。 2.根据权利要求1所述的水源污染溯源方法， 其特征在于， 所述实时水质污染物数据包 括实时水质荧 光特征； 所述历史水质污染物数据包括历史水质荧 光特征； 所述将所述实时污染物浓度与所述水质指纹数据库的历史数据进行数据匹配， 得到匹 配率的步骤， 包括： 将所述实时水质荧光特征与 所述历史水质荧光特征进行相关性分析， 得到相关性分析 结果； 将相关性分析 结果确定为所述匹配率。 3.根据权利要求2所述的水源污染溯源方法， 其特征在于， 所述将所述实时水质荧光特 征与所述历史水质荧 光特征进行相关性分析， 得到相关性分析 结果的步骤， 包括： 通过以下公式， 计算出实时水质荧光特征与所述历史水质荧光特征的相关性分析结 果： 其中， ρX， Y为相关性分析结果； X为实时水质荧光特征； Y为历史水质荧光特征； σ 为标准 差； μ为数 学期望。 4.根据权利要求1所述的水源污染溯源方法， 其特征在于， 所述浓度分布识别模型通过 以下步骤训练得到， 包括： 获取多个样本采样点的样本水质， 以及样本采样点所在区域的样本 遥感图像； 对所述样本水质进行分析， 得到样本水质的污染物种类和污染物浓度； 根据污染物种类对样本水质进行分组， 得到若干个样本水质分组； 将各个所述样本水质分组和所述样本遥感图像， 输入到对应的随机森林模型进行训 练， 得到与各个所述样本水质分组对应的若干个所述浓度分布 识别模型。 5.根据权利要求1所述的水源污染溯源方法， 其特征在于： 若匹配得到的最高匹配率低 于所述匹配阈值， 将所述浓度分布区域中， 浓度值 最高的位置确定为污染源头位置 。 6.根据权利要求1所述的水源污染溯源方法， 其特征在于， 所述对水体区域的水质采样 点进行采样分析， 得到对应的实时水质污染物种类和实时污染物浓度的步骤之前， 还 包括： 获取目标地区的遥感影 像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424143 A 2对所述遥感影 像进行拼接操作， 得到目标地区的正 射影像； 根据目标地区的正 射影像的波段， 对所述目标地区进行 水体提取， 得到所述水体区域。 7.根据权利要求6所述的水源污染溯源方法， 其特征在于， 所述根据目标地区的正射影 像的波段， 对所述目标地区进行 水体提取， 得到所述水体区域的步骤， 包括： 通过以下公式， 计算出 所述正射影像的各个 像素点的归一 化水指数： 其中， NDWI为所述归一化水指数， Bgreen为各个像素点的绿光波段值， BNIR为各个像素点 的近红外波段值； 根据各个像素点的归一化水指数， 以及预设的用于区分水体和费水体的阈值， 判断对 应的像素点是否属于水体 像素点； 根据所述水体 像素点的分布， 提取 得到所述水体区域。 8.一种水源污染溯源 装置， 其特 征在于， 包括： 采样分析模块， 用于对水体区域的水质采样点进行采样分析， 得到对应的实时水质污 染物种类和实时污染物浓度； 浓度分布区域获取模块， 用于将所述水体区域的遥感图像输入到所述实时水质污染物 种类对应的浓度分布识别模型， 以得到所述 实时水质污染物种类在所述水体区域的浓度分 布区域； 水质指纹数据库获取模块， 用于获取包括所述浓度分布区域的数据的水质指纹数据 库； 所述水质指纹数据库存储有水质采样点的历史数据， 所述历史数据包括历史水质污染 物数据， 以及对应的污染源头位置； 匹配模块， 用于将所述实时污染物浓度与 所述水质指纹数据库的历史数据进行数据匹 配， 得到匹配率； 污染源头位置获取模块， 若匹配得到的最高匹配率高于预设的匹配阈值， 从最高匹配 率对应的历史数据中， 获取对应的所述污染源头位置 。 9.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于： 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的水源污染溯源方法 的步骤。 10.一种计算机设备， 其特征在于： 包括储存器、 处理器以及储存在所述储存器中并可 被所述处理器执行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至7 任一项所述的水源污染溯源方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424143 A 3