水体颗粒磷浓度的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种水体颗粒磷浓度的确定方法以及相关设备。


背景技术：

2.水库利用河流山谷、平原洼地和地下岩层空隙形成的储水体。大坝截流使得水体从河流相变为库相，水体相对静止，不同形态污染物在水体中富集，加剧了水体污染。水库富营养化是水中氮和磷等营养盐含量过多而引起的一种水质污染现象，其中磷被认为是主要限制因子。磷是水库富营养化状况和蓝藻水华情势变化中最重要的营养盐，其来源及迁移转化与水中浮游藻类生物量、蓝藻水华暴发强度直接相关。因而，水库水体总磷浓度成为评价水域富营养化和蓝藻水华治理效果的重要指标。
3.水库水体中磷包括溶解和颗粒两种形态，一种是颗粒态一种是溶解态。不同形态磷排放与蓝藻水华的污染和监测一直都是环境学界研究的热点前沿问题。其中颗粒态磷是水体磷存在的主要形式，部分区域颗粒态磷含量超过百分之八十。颗粒态磷是生物可利用磷的重要储库，其降解是调控水体磷生物有效性和生物生长的关键过程，最终导致湖泊富营养化，因此颗粒磷浓度的监测对于探索水库磷循环及对水库富营养化治理提供支撑。
4.当前，水体颗粒磷浓度测量主要是在采用在实验室内采用消煮法测定，该方法需要将样品带回现场，且分析测试步骤复杂。采用钼锑盐溶液-分光光度法对总磷进行测定。首先加入硫酸钾溶液对水样进行消解，随后滴入1毫升抗氧化剂并均匀摇晃30s，接着滴入2毫升钼锑溶液混匀，室内静置15min后，使用光程为30mm的比色皿，以纯水为对照，利用分光光度计测取吸光度，并将其吸光度减去空白实验的吸光度后，根据工作曲线可获取总磷浓度。其次需要测定溶解态磷的浓度，其原理和步骤与实验室内测量总磷浓度的方法相类似，主要区别是需要先利用gf/f滤膜过滤掉水体中颗粒态物质。最后在获得总磷和溶解态磷浓度后，两者做减法即可获得颗粒磷浓度。该类方法需要基于大量的实验室前期处理，步骤繁琐且对样品的时效性要求极高，效率较低。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种水体颗粒磷浓度的确定方法及相关设备，可以快速准确的确定出水体的颗粒磷浓度。
6.本发明第一方面提供了一种水体颗粒磷浓度的确定方法，该方法包括：
7.确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
8.确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
9.根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
10.根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
11.本发明第二方面提供了一种水体颗粒磷浓度的确定装置，包括：
12.第一确定单元，用于确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
13.第二确定单元，用于确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
14.分类单元，用于根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
15.第三确定单元，用于根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
16.本发明实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如上述第一方面所述的水体颗粒磷浓度的确定方法的步骤。
17.本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的水体颗粒磷浓度的确定方法的步骤。
18.综上所述，可以看出，本发明提供的实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置可以确定目标水体所对应的高光谱反射率以及水体颗粒物吸收系数，并根据水体颗粒物吸收系数确定目标水体的目标分类；进而可以根据目标水体所对应的高光谱反射率以及目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。由此，可以极大程度简化了颗粒磷测量的步骤，提高了水库水体颗粒态磷测量的有效性，极大的节约了颗粒磷分析测试的时间、人力成本。
附图说明
19.图1为本发明实施例提供的水体颗粒磷浓度的确定方法的流程示意图；
20.图2为本发明实施例提供的原位实测水体反射率光谱曲线示意图；
21.图3为本发明实施例提供的不同水库水体反射率与颗粒态磷浓度敏感性分析示意图；
22.图4为本发明实施例提供的分类后水体反射率与颗粒态磷浓度相关性分析示意图；
23.图5为本发明实施例提供的色素主导水体chl-a浓度与颗粒态磷浓度关系示意图；
24.图6为本发明实施例提供的非色素主导水体chl-a浓度与颗粒态磷浓度关系示意图；
25.图7为本发明实施例提供的色素主导水体无机悬浮物浓度与颗粒态磷浓度关系示意图；
26.图8为本发明实施例提供的非色素主导水体无机悬浮物浓度与颗粒态磷浓度关系示意图；
27.图9为本发明实施例提供的色素主导水体c
pp
反演建模示意图；
28.图10为本发明实施例提供的非色素主导水体c
pp
反演建模示意图；
29.图11为本繁忙实施例提供的非色素主导水体c
pp
反演精度验证示意图；
30.图12为本发明实施例提供的色素主导水体c
pp
反演精度验证示意图；
31.图13为本发明实施例提供的水体颗粒磷浓度的确定装置的虚拟结构示意图；
32.图14为本发明实施例提供的一种水体颗粒磷浓度的确定装置的硬件结构示意图；
33.图15为本发明实施例提供的一种电子设备的实施例示意图；
34.图16为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
具体实施方式
35.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
36.下面从水体颗粒磷浓度的确定装置对水体颗粒磷浓度的确定方法进行说明，该水体颗粒磷浓度的确定装置可以为服务器，也可以为服务器中的服务单元，具体不做限定。
37.请参阅图1，图1为本发明实施例提供的水体颗粒磷浓度的确定方法的流程示意图，包括：
38.101、确定目标水体所对应的高光谱反射率。
39.本实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置可以确定目标水体所对应的高光谱反射率，该目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体。具体的，水体颗粒磷浓度的确定装置可以通过如下公式确定目标水体所对应的高光谱反射率：
[0040][0041]
其中，r
rs
为目标水体所对应的高光谱反射率，r为目标水体的分层界面对天空光的反射率，l
p
为标准灰板的辐亮度，l
sw
为目标水体的总辐射亮度值，d为对目标水体进行测试时的仪器与太阳的入射平面之间的方位角，l
sky
为目标水体所对应的漫散射辐射亮度值，其中，l
p1
为目标水体所对应的第一次标准灰板辐射亮度值，l
p2
为目标水体所对应的第二次标准灰板辐射亮度值。
[0042]
在实际应用中，水体磷浓度的确定装置可以通过水上测量法进行测量，例如可以采用遥感反射率的原位测量，采用便携式光谱辐射计(型号：asd fieldspec pro)进行测量。该仪器的光谱分辨率为2nm，测量范围为350nm至1050nm。每次测量之前要进行暗电流矫正。在测量时，应避免船体阴影和周边杂散光对输入信号的影响。每次测量十条辐射亮度光谱，然后剔除异常值后求取平均值。仪器的测量步骤如下：
[0043]
首先，为了避开太阳直射、反射和船舶阴影对光场的破坏，实验测量员需要背对着太阳，太阳光入射平面与仪器测量平面间的夹角(φ)介于90
°
至135
°
间。控制测量平面与法线方向的夹角(θ)在30
°
至45
°
之间，利用这个角度依次进行以下操作：
[0044]
1、白板积分时间优化；
[0045]
2、测量第一次标准灰板辐射亮度值l
p1
；
[0046]
3、测量目标水体的总辐射亮度值l
sw
；
[0047]
4、将仪器保持与太阳的入射平面不变的方位角d，向天空垂直旋转来测量天空(避开云层)的漫散射辐射亮度值l
sky
；
[0048]
5、重复步骤2，再次获取灰板的辐射亮度值l
p2
。
[0049]
在测量得到目标水体所对应的多个参数之后，可以通过如下方式计算目标水体的遥感反射率：
[0050]
1)为了避免测量过程中光场变化引起的误差，将前后两次测量的标准灰板的辐射亮度值取平均，并将其做为标准灰板的辐亮度l
p
：
[0051][0052]
2)通过如下公式目标水体所对应的高光谱遥感反射率r
rs
：
[0053][0054]
上述公式中，分子项为离水辐亮度，分母项为水面总入射辐照度，r表示水体分层界面对天空光的反射率，其值与太阳位置、风速、观测几何、水面粗糙度以及风向等要素有关。本研究中心，采样期内水面平静，风速小于5米每秒，r取值0.022，ρ
p
为已知的标准灰板的反射率。
[0055]
102、确定目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数。
[0056]
本实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置可以确定目标水体所对应的水体颗粒吸收系数，该水体颗粒吸收系数包括色素颗粒吸收系数以及非色素颗粒吸收系数，水体颗粒磷浓度的确定装置可以采用定量滤膜技术(qft)对水体所对应的悬浮颗粒物的吸收系数进行测定。
[0057]
一个实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置确定目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数包括：
[0058]
确定目标水体所对应的总颗粒物吸收系数；
[0059]
测量目标水体所对应的色素颗粒物吸收系数；
[0060]
根据总颗粒物吸收系数以及色素颗粒物吸收系数确定目标水体所对应的非色素颗粒物吸收系数，其中，色素颗粒物吸收系数和非色素颗粒物吸收系数均为目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数。
[0061]
本实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置根据目标水体浑浊度的差异，量取50～500ml水体样品进行过滤(过滤体积标记为v)，所使用的滤膜直径为25毫米的gf/f膜；
[0062]
并对过滤后的水样进行吸光度测量，同时空白滤膜作为空白平行样本，对紫外分光光度计750nm处的吸光度进行零点校正，进而可以通过如下公式确定目标水体所对应的总颗粒物吸收系数：
[0063][0064]
其中，a
p
(λ)为目标水体所对应的总颗粒物吸收系数，v为过滤体积，λ为目标水体所对应的反射率值，校正后的总悬浮物吸光度记为ods(λ)，gf/f膜上总悬浮物的覆盖的有效面积记为s，将过滤后gf/f膜置入次氯酸钠溶液(浓度为1％)中浸润15～20min，直至膜上
色素物质被完全漂白，即可获取非色素颗粒物。
[0065]
之后对目标水体进行测量，得到目标水体中的色素颗粒物吸收系数a
ph
(λ)，由于色素颗粒物吸收与非色素颗粒物吸收之和等于总颗粒物吸收，因此可以如下公式获取目标水体中获取水体中非色素颗粒物吸收系数a
nap
(λ)的值。
[0066]anap
(λ)＝a
p-a
np
。
[0067]
需要说明的是，通过步骤101可以确定目标水体所对应的高光谱反射率，通过步骤102可以确定目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数，然而，这两个步骤之间并没有先后执行顺序的限制，可以先执行步骤101，也可以先执行步骤102，或者同时执行，具体不做限定。
[0068]
103、根据水体颗粒物吸收系数确定目标水体的目标分类。
[0069]
本实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置在确定水体颗粒物吸收系数之后，可以根据该水体颗粒物吸收系数确定目标水体的目标分类，该水体颗粒物吸收系数包括色素颗粒吸收系数和非色素颗粒吸收系数，具体的，水体颗粒磷浓度的确定装置可以判断色素颗粒吸收系数与非色素颗粒吸收系数的比值是否大于预设值；若色素颗粒吸收系数与非色素颗粒吸收系数的比值大于预设值，则确定目标水体的目标分类为色素主导；若色素颗粒吸收系数与非色素颗粒吸收系数的比值是否小于预设值，则确定目标水体的目标分类为非色素主导。
[0070]
也即，结合敏感性分析结果及水体光学特性，将水体分成色素主导和非色素主导两大类，由于色素颗粒物吸收系数a
ph
(λ)以及非色素颗粒物吸收系数a
nap
(λ)均采用指数下降趋势，因此不同类型水体吸收特性均可采用440nm进行表征，具体的：
[0071]
色素主导的判断方式为：
[0072]
非色素主导的判断方式为：
[0073]
104、根据高光谱反射率以及目标分类确定目标水体的颗粒磷浓度。
[0074]
本实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置可以根据高光谱反射率以及目标分类确定目标水体的颗粒磷浓度，具体的：
[0075]
若目标分类为色素主导，则水体颗粒磷浓度的确定装置可以通过如下公式计算目标水体所对应的颗粒磷浓度：
[0076]cpp
＝2.76639*[r
rs
(665)-1-r
rs
(709)-1
]*r
rs
(731)+0.0287011；
[0077]
其中，c
pp
为目标水体为色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为目标水体的高光谱反射率，λ为目标水体所对应的反射率值。
[0078]
若目标分类为非色素主导，则水体颗粒磷浓度的确定装置通过如下公式确定目标水体的颗粒磷浓度：
[0079]cpp
＝3.0931*[lnr
rs
(709)/r
rs
(678)]-0.1422；
[0080]
其中，c
pp
为目标水体为非色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为目标水体的高光谱反射率，λ为目标水体所对应的反射率值。
[0081]
下面对确定目标水体的颗粒磷浓度的两个公式进行说明：
[0082]
水体颗粒磷浓度的确定装置可以构建基于高光谱数据的c
pp
反演模型，在构建c
pp
反演模型时，需要收集部分c
p
数据与水体所对应的高光谱反射率结合进行模型构建。而当前并没有c
pp
的直接测量方法，因此采用总磷和溶解态磷浓度差值算法，测定原位水体颗粒态磷浓度，具体如下：
[0083]
1)采用钼锑盐溶液-分光光度法对总磷进行测定。加入硫酸钾溶液对野外采回实验室的原位水样进行消解，随后滴入1毫升抗氧化剂并均匀摇晃30s，接着滴入2毫升钼锑溶液混匀，室内静置15min后，使用光程为30mm的比色皿，以纯水为对照，利用分光光度计测取吸光度，并将其吸光度减去空白实验的吸光度后，根据工作曲线可获取总磷(c
p
)浓度。
[0084]
2)野外采集的原位水样采用gf/f滤膜过滤掉水体中颗粒态杂质，获得溶解态原位水样。对溶解态原位水样，重复1)中步骤，获得溶解态磷浓度(c
tdp
)。
[0085]
3)采用如下公式确定水体中颗粒态磷浓度：
[0086]cpp
＝c
p-c
tdp
；
[0087]
其中c
pp
为原位水体样品的颗粒态磷浓度，c
p
是总磷浓度，c
tdp
是溶解态磷浓度。
[0088]
(4)基于地面高光谱数据c
pp
反演模型的构建；
[0089]
本发明中以三个水库中水样的各项数据进行c
pp
反演模型的构建为例进行说明(当然液化可以是其他水样，例如三个湖泊，四条河流等等，具体不做限定)，其中，三个水库在反射光谱特征中呈现出较大重叠(请参阅图2，图2为本发明实施例提供三个水库的原位实测水体反射率光谱曲线示意图)。通过敏感性分析发现在400nm～900nm范围内(图3为本发明实施例提供的xx)，三个水库水体反射率与颗粒态总磷浓度的相关系数在-0.05～0.57之间，最大决定系数r2为0.32，不满足单波段直接建模要求，下面进行具体说明：
[0090]
请参阅图4，图4为本发明实施例提供的不同水体反射率与颗粒态磷浓度敏感性分析示意图，通过敏感性分析发现，在不同波长范围下，不同水库水体的颗粒态磷与反射率之间存在三个主要的重叠敏感区，敏感区间1为510nm～600nm，敏感区间2为655nm～730nm，敏感区间3为780nm～860nm。水库2和水库3受水体组分-叶绿素光谱特征影响，均在510nm～600nm范围内有一个反射峰，该区间内的反射峰与水体色素组成有关，主要受到叶绿素和胡萝卜素的弱吸收以及细胞的散射作用影响，水库1在敏感区间1内则不存在该类现象。这说明，水库1与水库2和水库3的主导色素物质和非色素物质截然不同，其中，水库3在波长685nm附近有明显的荧光峰，这是由于浮游植物分子吸收光后，再发射引起的拉曼效应，即进行水分子破裂和氧分子生成的光合作用，激发出的能量荧光化的结果，叶绿素a的吸收系数在该处达到最小，从而形成反射峰。受到悬浮物后向散射的影响，水库1、水库2、水库3在780nm～860nm反射率趋向饱和。
[0091]
结合敏感性分析结果及水体光学特性，将水体分成色素主导和非色素主导两大类。由于色素颗粒物吸收系数a
ph
(λ)、非色素颗粒物吸收系数a
nap
(λ)均采用指数下降趋势，因此不同类型水体吸收特性都可以采用440nm进行表征。
[0092]
通过步骤102中的两个公式，将实测的123个水体分为色素主导和非色素主导两类数据集，分类后非色素主导点位为61个，色素主导点位为63个。
[0093]
色素主导与非色素主导反射率与c
pp
相关系数如图4所示。非色素主导反射率与对应c
pp
相关系数处在0.57～0.78之间，色素主导反射率与对应c
pp
相关系数在-0.09～0.77之间。分类以后，最高相关系数(r)较分类前分别高出21个、20个百分点。
[0094]
分析色素主导和非色素主导颗粒磷浓度与水色要素的关系发现，色素主导的水体c
pp
与叶绿素浓度(chl-a)呈现极显著正相关，决定系数高达0.71(如图5所示)，其与无机悬浮物浓度相关性不显著，决定系数仅为0.33。这表明，色素主导类水体中，c
pp
主要吸附于有机悬浮物或被浮游植物所利用。另外一类水体则刚好相反，即非色素主导c
pp
与无机悬浮物浓度呈显著极显著正相关关系，决定系数为0.67(如图6所示)，c
pp
与叶绿素浓度(chl-a)相关性不显著。说明，非色素主导中，c
pp
主要吸附于无机悬浮物，请参阅图7和图8，显示了色素主导水体无机悬浮物浓度与颗粒态磷浓度关系以及非色素主导水体无机悬浮物浓度与颗粒态磷浓度关系。两者最高决定系数均满足c
pp
反演建模需求，因此可以利用上述两类水体光学特性分别构建模型，请参阅图9，图9为本发明实施例提供的色素主导水体c
pp
的反演建模示意图。
[0095]
色素主导c
pp
反演模型参照chl-a反演模式，采用以下模式进行迭代分析：
[0096]
模式一，线性回归法：c
pp
＝ar
rs
(λ)+b；
[0097]
模式二，波段比值法：c
pp
＝ar
rs
(λ1)/br
rs
(λ2)；
[0098]
模式三，归一化指数法：c
pp
＝a[br
rs
(λ1)-cbr
rs
(λ2)]/[dr
rs
(λ1)-ebr
rs
(λ2)]；
[0099]
模式四，三波段法：c
pp
＝a[br
rs
(λ1)-1-cbr
rs
(λ2)-2
]*dr
rs
(λ3)；
[0100]
上述公式中，r
rs
(λ1)、r
rs
(λ2)、r
rs
(λ3)为任意波长的水体反射率值，a、b、c、d、e为待率定系数。
[0101]
非色素主导颗粒物水体c
pp
反演参照悬浮物反演模式，采用以下模式进行迭代分析：
[0102]
模式五，波段比值法：c
pp
＝ar
rs
(λ1)/br
rs
(λ2)；
[0103]
模式六，三波段法：c
pp
＝a[br
rs
(λ1)-1-cr
rs
(λ2)-1
]*dr
rs
(λ3)；
[0104]
模式七，基线法：c
pp
＝a|br
rs
(λ2)-c{r
rs
(λ1)+e(λ
2-λ1)/(λ
3-λ1)[fr
rs
(λ3)-gr
rs
(λ1)]}；
[0105]
上述公式中，r
rs
(λ1)、r
rs
(λ2)、r
rs
(λ3)为任意波长的水体反射率值，a、b、c、d、e、f、g为待率定系数。
[0106]
将色素主导63个点位400nm～900nm范围内实测光谱数据和c
pp
代入到模式一至模式四进行迭代分析，输出所有模式下r2最高的模型或模型组合。结果发现，模式四精度最高，具体模型为：
[0107]cpp
＝2.76639*[r
rs
(665)-1-r
rs
(709)-1
]*r
rs
(731)+0.0287011；
[0108]
其r2为0.79，p《0.01，如图9所示。
[0109]
将非色素主导61个点位400nm～900nm范围内实测光谱数据和c
pp
代入到模式五至模式七进行迭代分析，输出所有模式下r2最高的模型或模型组合。
[0110]
结果发现，模式五精度最高，具体模型为：
[0111]cpp
＝3.0931*[lnr
rs
(709)/r
rs
(678)]-0.1422；
[0112]
其r2为0.83，p《0.01，如图10所示。
[0113]
(5)基于地面高光谱数据的c
pp
反演精度验证：
[0114]
采用高光谱数据集，上述公式确定的c
pp
反演浓度进行结果验证。验证指标为平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error，mape)和均方根误差(root mean square error，rmse)，其中，mape的计算公式为：
[0115][0116]
其中，y
′i为模型预测值，yi为测量值，n为样本数，本发明中选用相关性系数r(也叫皮尔逊系数)来评价两个变量的相关程度，r为正数表示正相关，r为负数表示负相关，r2则表示两个变量之间的决定系数。
[0117]
基于上述公式对反演c
pp
与实测c
pp
进行验证(如图11以及图12所示)，非色素颗粒物主导水体实测c
pp
与反演c
pp
之间呈现极显著正相关，r2＝0.79，p《0.01，mape＝19.02％；色素颗粒物主导水体实测c
pp
与反演c
pp
之间呈现极显著正相关，r2＝0.76，p《0.01，mape＝19.65％，两者精度均满足实际应用的需求。
[0118]
综上所述，可以看出，本发明提供的实施例中，水体颗粒磷浓度的确定装置可以确定目标水体所对应的高光谱反射率以及水体颗粒物吸收系数，并根据水体颗粒物吸收系数确定目标水体的目标分类；进而可以根据目标水体所对应的高光谱反射率以及目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。由此，可以极大程度简化了颗粒磷测量的步骤，提高了水库水体颗粒态磷测量的有效性，极大的节约了颗粒磷分析测试的时间、人力成本。
[0119]
上面从水体颗粒磷浓度的确定方法对本发明实施例进行了描述，下面从水体颗粒磷浓度的确定装置对本发明实施例进行描述。
[0120]
请参阅图13，本发明实施例中水体颗粒磷浓度的确定装置的虚拟结构示意图，该水体颗粒磷浓度的确定装置1300包括：
[0121]
第一确定单元1301，用于确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
[0122]
第二确定单元1302，用于确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
[0123]
分类单元1303，用于根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
[0124]
第三确定单元1304，用于根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
[0125]
一种可能的设计中，所述目标分类为色素主导，所述第三确定单元1304具体用于：
[0126]
通过如下公式确定所述目标水体的颗粒磷浓度：
[0127]cpp
＝2.76639*[r
rs
(665)-1-r
rs
(709)-1
]*r
rs
(731)+0.0287011；
[0128]
其中，c
pp
为所述目标水体为所述色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为所述目标水体的高光谱反射率，λ为所述目标水体所对应的反射率值。
[0129]
一种可能的设计中，所述目标分类为非色素主导，所述第三确定单元1304还具体用于：
[0130]
通过如下公式确定所述目标水体的颗粒磷浓度：
[0131]cpp
＝3.0931*[lnr
rs
(709)/r
rs
(678)]-0.1422；
[0132]
其中，c
pp
为所述目标水体为非色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为所述目标水体的高光谱反射率，λ为所述目标水体所对应的反射率值。
[0133]
一种可能的设计中，所述水体颗粒物吸收系数包括色素颗粒吸收系数和非色素颗粒吸收系数，所述分类单元1303具体用于：
[0134]
判断所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值是否大于预设值；
[0135]
若所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值大于所述预设值，则确定所述目标水体的目标分类为色素主导；
[0136]
若所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值是否小于所述预设值，则确定所述目标水体的目标分类为非色素主导。
[0137]
一种可能的设计中，所述第二确定单元1302具体用于：
[0138]
确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数；
[0139]
测量所述目标水体所对应的色素颗粒物吸收系数；
[0140]
根据所述总颗粒物吸收系数以及所述色素颗粒物吸收系数确定所述目标水体所对应的非色素颗粒物吸收系数，其中，所述色素颗粒物吸收系数和所述非色素颗粒物吸收系数均为所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数。
[0141]
一种可能的设计中，所述第二确定单元1302确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数包括：
[0142]
通过如下公式确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数：
[0143][0144]
其中，a
p
(λ)为所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数，ods(λ)为所述目标水体所对应的总悬浮物的吸光度，s为所述总悬浮物的有效面积，v为过滤体积，λ为所述目标水体所对应的反射率值。
[0145]
一种可能的设计中，所述第一确定单元1301具体用于：
[0146]
通过如下公式确定所述目标水体所对应的高光谱反射率：
[0147][0148]
其中，r
rs
为所述目标水体所对应的高光谱反射率，r为所述目标水体的分层界面对天空光的反射率，l
p
为标准灰板的辐亮度，l
sw
为所述目标水体的总辐射亮度值，d为对所述目标水体进行测试时的仪器与太阳的入射平面之间的方位角，ρ
p
为所述标准灰板的反射率，l
sky
为所述目标水体所对应的漫散射辐射亮度值，其中，l
p1
为所述目标水体所对应的第一次标准灰板辐射亮度值，l
p2
为所述目标水体所对应的第二次标准灰板辐射亮度值。
[0149]
上面图13从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的水体颗粒磷浓度的确定装置进行了描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的水体颗粒磷浓度的确定装置进行详细描述，请参阅图14，本发明实施例中的水体颗粒磷浓度的确定装置1400的实施例示意图，该水体颗粒磷浓度的确定装置1400包括：
[0150]
输入装置1401、输出装置1402、处理器1403和存储器1404(其中处理器1403的数量可以一个或多个，图14中以一个处理器1403为例)。在本发明的一些实施例中，输入装置1401、输出装置1402、处理器1403和存储器1404可通过通信总线或其它方式连接，其中，图
14中以通信总线连接为例。
[0151]
其中，通过调用存储器1404存储的操作指令，处理器1403，用于执行如下步骤：
[0152]
确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
[0153]
确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
[0154]
根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
[0155]
根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
[0156]
通过调用存储器1404存储的操作指令，处理器1403，还用于执行图1对应的实施例中的任一方式。
[0157]
请参阅图15，图15为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。
[0158]
如图15所示，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器1510、处理器1520及存储在存储器1510上并可在处理器1520上运行的计算机程序1511，处理器1520执行计算机程序1511时实现以下步骤：
[0159]
确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
[0160]
确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
[0161]
根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
[0162]
根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
[0163]
在具体实施过程中，处理器1520执行计算机程序1511时，可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
[0164]
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本发明实施例中一种水体颗粒磷浓度的确定装置所采用的设备，故而基于本发明实施例中所介绍的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本发明实施例中的方法不再详细介绍，只要本领域所属技术人员实施本发明实施例中的方法所采用的设备，都属于本发明所欲保护的范围。
[0165]
请参阅图16，图16为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
[0166]
如图16所示，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质1600，其上存储有计算机程序1611，该计算机程序1611被处理器执行时实现如下步骤：
[0167]
确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；
[0168]
确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；
[0169]
根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；
[0170]
根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
[0171]
在具体实施过程中，该计算机程序1611被处理器执行时刻以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
[0172]
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0173]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0174]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0175]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0176]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0177]
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，当计算机软件指令在处理设备上运行时，使得处理设备执行如图2对应实施例中的流程。
[0178]
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
[0179]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0180]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时刻以有另外的划分方式，例如多个单元或组件
可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0181]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0182]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0183]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0184]
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修该，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种水体颗粒磷浓度的确定方法，其特征在于，包括：确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类为色素主导，所述根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度包括：通过如下公式确定所述目标水体的颗粒磷浓度：c
pp
＝2.76639*[r
rs
(665)-1-r
rs
(709)-1
]*r
rs
(731)+0.0287011；其中，c
pp
为所述目标水体为所述色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为所述目标水体的高光谱反射率，λ为所述目标水体所对应的反射率值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类为非色素主导，所述根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度包括：通过如下公式确定所述目标水体的颗粒磷浓度：c
pp
＝3.0931*[lnr
rs
(709)/r
rs
(678)]-0.1422；其中，c
pp
为所述目标水体为非色素主导时的颗粒磷浓度，r
rs
为所述目标水体的高光谱反射率，λ为所述目标水体所对应的反射率值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述水体颗粒物吸收系数包括色素颗粒吸收系数和非色素颗粒吸收系数，所述根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类包括：判断所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值是否大于预设值；若所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值大于所述预设值，则确定所述目标水体的目标分类为色素主导；若所述色素颗粒吸收系数与所述非色素颗粒吸收系数的比值是否小于所述预设值，则确定所述目标水体的目标分类为非色素主导。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数包括：确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数；测量所述目标水体所对应的色素颗粒物吸收系数；根据所述总颗粒物吸收系数以及所述色素颗粒物吸收系数确定所述目标水体所对应的非色素颗粒物吸收系数，其中，所述色素颗粒物吸收系数和所述非色素颗粒物吸收系数均为所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数包括：通过如下公式确定所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数：
其中，a
p
(λ)为所述目标水体所对应的总颗粒物吸收系数，od
s
(λ)为所述目标水体所对应的总悬浮物的吸光度，s为所述总悬浮物的有效面积，v为过滤体积，λ为所述目标水体所对应的反射率值。7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定目标水体所对应的高光谱反射率包括：通过如下公式确定所述目标水体所对应的高光谱反射率：其中，r
rs
为所述目标水体所对应的高光谱反射率，r为所述目标水体的分层界面对天空光的反射率，l
p
为标准灰板的辐亮度，l
sw
为所述目标水体的总辐射亮度值，d为对所述目标水体进行测试时的仪器与太阳的入射平面之间的方位角，ρ
p
为所述标准灰板的反射率，l
sky
为所述目标水体所对应的漫散射辐射亮度值，其中，l
p1
为所述目标水体所对应的第一次标准灰板辐射亮度值，l
p2
为所述目标水体所对应的第二次标准灰板辐射亮度值。8.一种水体颗粒磷浓度的确定装置，其特征在于，包括：第一确定单元，用于确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；第二确定单元，用于确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；分类单元，用于根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；第三确定单元，用于根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如上述权利要求1至7中任一项所述的水体颗粒磷浓度的确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，其特征在于：所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的水体颗粒磷浓度的确定方法。

技术总结
本发明实施例提供了一种水体颗粒磷浓度的确定方法及相关设备，可以快速准确的确定出水体的颗粒磷浓度。该方法包括：确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。


技术研发人员：徐杰 迟福东 周正 李金洁 普中勇 刘云兵 王忠军 卓海华 简云忠 黄小龙 杨关发 刘昔
受保护的技术使用者：生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 武汉润江生态科技有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/10/19