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龍圖騰網(wǎng)恭喜常州雙炬智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118424369B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202410310557.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01D21/02；該發(fā)明授權(quán)基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法是由劉紅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法，涉及城市環(huán)境檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括遙感平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理單元和環(huán)境判定單元，所述遙感平臺(tái)的輸出端連接有云服務(wù)器，且云服務(wù)器的輸出端連接有環(huán)境檢測(cè)中心，所述數(shù)據(jù)處理單元電性連接于環(huán)境檢測(cè)中心的輸出端，所述遙感數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端電性連接有遙感影像分析處理模塊。該發(fā)明能夠?qū)Τ鞘协h(huán)境進(jìn)行大氣環(huán)境檢測(cè)、植被環(huán)境檢測(cè)、水體環(huán)境檢測(cè)，檢測(cè)的同時(shí)還能夠根據(jù)時(shí)序關(guān)系繪制城市的環(huán)境污染狀況時(shí)序分布圖，以反映城市環(huán)境變化情況，并且能夠根據(jù)環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便于及時(shí)對(duì)環(huán)境進(jìn)行污染治理。

本發(fā)明授權(quán)基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法，包括遙感平臺(tái)（1）、數(shù)據(jù)處理單元（4）和環(huán)境判定單元（5），其特征在于：所述遙感平臺(tái)（1）的輸出端連接有云服務(wù)器（2），且云服務(wù)器（2）的輸出端連接有環(huán)境檢測(cè)中心（3），所述數(shù)據(jù)處理單元（4）電性連接于環(huán)境檢測(cè)中心（3）的輸出端，且數(shù)據(jù)處理單元（4）包括遙感數(shù)據(jù)采集模塊（401）、遙感影像分析處理模塊（402）、遙感地物識(shí)別分類(lèi)模塊（403）、環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)提取模塊（404）和數(shù)據(jù)分類(lèi)儲(chǔ)存模塊（405），所述遙感數(shù)據(jù)采集模塊（401）的輸出端電性連接有遙感影像分析處理模塊（402），且遙感影像分析處理模塊（402）的輸出端電性連接有遙感地物識(shí)別分類(lèi)模塊（403），所述遙感地物識(shí)別分類(lèi)模塊（403）的輸出端電性連接有環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)提取模塊（404），且環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)提取模塊（404）的輸出端電性連接有數(shù)據(jù)分類(lèi)儲(chǔ)存模塊（405），所述環(huán)境判定單元（5）電性連接于數(shù)據(jù)處理單元（4）的輸出端，且環(huán)境判定單元（5）的輸出端電性連接有異常警報(bào)模塊（6），所述環(huán)境判定單元（5）包括環(huán)境評(píng)估模塊（7）和環(huán)境預(yù)測(cè)模塊（8）；所述環(huán)境檢測(cè)中心（3）包括大氣環(huán)境檢測(cè)單元（301）、植被環(huán)境檢測(cè)單元（302）和水體環(huán)境檢測(cè)單元（303），且大氣環(huán)境檢測(cè)單元（301）、植被環(huán)境檢測(cè)單元（302）和水體環(huán)境檢測(cè)單元（303）之間為并聯(lián)連接，所述大氣環(huán)境檢測(cè)單元（301）、植被環(huán)境檢測(cè)單元（302）和水體環(huán)境檢測(cè)單元（303）分別用于對(duì)城市環(huán)境中的大氣環(huán)境、植被環(huán)境和水體環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)；所述環(huán)境評(píng)估模塊（7）包括當(dāng)前環(huán)境評(píng)估模塊（9）、對(duì)比檢測(cè)評(píng)估模塊（10）和評(píng)價(jià)結(jié)果輸出模塊（11），且當(dāng)前環(huán)境評(píng)估模塊（9）、對(duì)比檢測(cè)評(píng)估模塊（10）的輸出端電性連接有評(píng)價(jià)結(jié)果輸出模塊（11）；所述環(huán)境預(yù)測(cè)模塊（8）包括數(shù)據(jù)收集模塊（801）、環(huán)境模型訓(xùn)練模塊（802）、環(huán)境模型驗(yàn)證模塊（803）和環(huán)境預(yù)測(cè)輸出模塊（804），所述數(shù)據(jù)收集模塊（801）的輸出端電性連接有環(huán)境模型訓(xùn)練模塊（802），且環(huán)境模型訓(xùn)練模塊（802）的輸出端電性連接有環(huán)境模型驗(yàn)證模塊（803），所述環(huán)境模型驗(yàn)證模塊（803）的輸出端電性連接有環(huán)境預(yù)測(cè)輸出模塊（804）；所述對(duì)比檢測(cè)評(píng)估模塊（10）包括變化特征提取模塊（1001）、圖像配準(zhǔn)檢測(cè)模塊（1002）、時(shí)序分布圖繪制模塊（1003）和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化解析模塊（1004），所述變化特征提取模塊（1001）的輸出端電性連接有圖像配準(zhǔn)檢測(cè)模塊（1002），且圖像配準(zhǔn)檢測(cè)模塊（1002）的輸出端電性連接有時(shí)序分布圖繪制模塊（1003），所述時(shí)序分布圖繪制模塊（1003）的輸出端電性連接有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化解析模塊（1004）；使用時(shí)，首先遙感平臺(tái)（1）將城市遙感數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器（2）中，而后環(huán)境檢測(cè)中心（3）下載云服務(wù)器（2）的遙感數(shù)據(jù)，使得大氣環(huán)境檢測(cè)單元（301）、植被環(huán)境檢測(cè)單元（302）和水體環(huán)境檢測(cè)單元（303）分別對(duì)城市環(huán)境中的大氣環(huán)境、植被環(huán)境和水體環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)處理單元（4）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在這一過(guò)程中，遙感數(shù)據(jù)采集模塊（401）按照時(shí)序關(guān)系對(duì)不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，然后將數(shù)字遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為空間分辨率影像，遙感影像分析處理模塊（402）對(duì)遙感影像進(jìn)行分析處理，分析處理過(guò)程包括行輻射校正，灰度圖像轉(zhuǎn)換、平滑濾波處理，再采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的閉運(yùn)算填補(bǔ)輪廓的縫隙，整合圖像輪廓，獲得較為清晰完整的遙感影像；遙感地物識(shí)別分類(lèi)模塊（403）對(duì)影像進(jìn)行地物分類(lèi)檢測(cè)，根據(jù)地物反射波普特征提取城市水體，并采用歸一化差分植被指數(shù)的方式提取城市植被，然后再采用多光譜處理系統(tǒng)對(duì)大氣污染物的情況進(jìn)行半定量化估算，環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)提取模塊（404）在遙感地物識(shí)別分類(lèi)的基礎(chǔ)上，提取城市水體數(shù)據(jù)、城市植被數(shù)據(jù)以及城市大氣污染物數(shù)據(jù)，包括地表溫濕度數(shù)據(jù)、pH值、煙霧濃度、植被覆蓋率、水溫水位數(shù)據(jù)，最后數(shù)據(jù)分類(lèi)儲(chǔ)存模塊（405）將所提取的數(shù)據(jù)分類(lèi)儲(chǔ)存至環(huán)境檢測(cè)中心（30上的遙感數(shù)據(jù)庫(kù)中；而后對(duì)比檢測(cè)評(píng)估模塊10根據(jù)時(shí)序關(guān)系對(duì)城市環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)評(píng)估，此時(shí)變化特征提取模塊1001）能夠按照時(shí)間變化特征對(duì)遙感圖像進(jìn)行地物環(huán)境的時(shí)間變化特征提取，然后圖像配準(zhǔn)檢測(cè)模塊（1002）能夠通過(guò)過(guò)匹配的特征點(diǎn)對(duì)得到對(duì)應(yīng)的圖像空間坐標(biāo)變換參數(shù)，確定環(huán)境變化地塊，而后時(shí)序分布圖繪制模塊（1003）能夠根據(jù)時(shí)序關(guān)系繪制城市的環(huán)境污染狀況時(shí)序分布圖，以反映城市環(huán)境變化情況，最后數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化解析模塊（1004）能夠?qū)Τ鞘协h(huán)境變化數(shù)據(jù)進(jìn)行解析并以前結(jié)構(gòu)化的形式表達(dá)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高度邏輯化，最終評(píng)價(jià)結(jié)果輸出模塊（11）輸出評(píng)估結(jié)果并根據(jù)城市環(huán)境檢測(cè)結(jié)果對(duì)城市環(huán)境狀況進(jìn)行分等定級(jí)；然后通過(guò)環(huán)境預(yù)測(cè)模塊（8）根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)城市環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè)，首先數(shù)據(jù)收集模塊（801）能夠?qū)Νh(huán)境檢測(cè)中心（3）的遙感數(shù)據(jù)庫(kù)中的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后環(huán)境模型訓(xùn)練模塊（802）能夠根據(jù)歷史遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中模型訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括KNN、決策樹(shù)、邏輯回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)路、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取最佳算法后持續(xù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而后環(huán)境模型驗(yàn)證模塊（803）能夠根據(jù)實(shí)際環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r對(duì)環(huán)境模型訓(xùn)練模塊（802）的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，直至輸出的結(jié)果誤差符合要求，進(jìn)而不斷的完善預(yù)測(cè)模型，使得最終環(huán)境預(yù)測(cè)輸出模塊（804）能夠根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)果，對(duì)環(huán)境發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后異常警報(bào)模塊（6）能夠在檢測(cè)和預(yù)測(cè)出異常環(huán)境數(shù)據(jù)或環(huán)境污染時(shí)進(jìn)行及時(shí)警報(bào)，以便于對(duì)城市環(huán)境進(jìn)行及時(shí)維護(hù)，就這樣完成整個(gè)基于遙感數(shù)據(jù)的城市環(huán)境檢測(cè)及綜合評(píng)估方法的使用過(guò)程。

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