数据采集与处理：根据水域周边的位置信息和环境分布，从收集天气数据开始，确定图像数据的分辨率、重叠率需求、飞行时长等，得出最佳的数据采集时间、飞行高度、速度、朝向、 航向旁向重叠率、主航线角度，以确保得到最佳质量的图像数据。同时制定合适的无人船路径进行现场水质采样。图像处理流程包括一系列校正以及影像拼接， 获得一个水域的正投全景图。利用无人机全景图和水质数据中的坐标信息，将水质数据映射于图像中并截取相关波段信息。
在解决方案中采用了多种人工智能关键技术进行水质反演包括机器学习算法模型，如随机森林（RF）、梯度提升（GB）、反向传播神经网络（BP）和卷积神经网络（CNN）。这些技术有助于处理复杂的数据模式和特征，从而实现对数据的高效学习和预测。在构建好数据集的基础上，利用水质参数数据和图像数据对这些模型进行训练和优化，训练好的模型可以对未知的水质参数值进行回归分析，得到相应的水质参数预测结果，从而为用户提供更精准、高效的水质监测服务。

创新点: 传统的反演模型是基于线性回归方法把各种不同的参数数据导入模型当中去进行线性拟合和预测，庞大的特征数据会影响模型的性能及效率。而每个水体中水质变化的因子也各不相同，各个参数之间也并非都呈现线性关系，因此在不同区域的水体需要利用不同的参数组合和不同的反演模型进行预测。本解决方案通过一段时间定期监测水域的水质，对多项光谱特征和水质参数组合进行相关性分析，然后选取最关键最优特征组合再利用各种反演模型处理这种非线性的数据结构，并进行预测。相关性分析的流程能够更准确的锁定关键因素并减少预测模型的数据输入，使模型预测更加高效准确。预测精度的提高可以帮助及时发现水质异常并发出预警，为水质污染的防控提供决策辅助及科学依据。 与其他方案的比较优势: 本解决方案利用了经济实惠的小型无人机和无人船进行数据采集。这种方法不仅适用于小型水域如河道，而且通过所提出的解决方案，也可以应用于中型水域如湖泊，进行大面积的数据采集。在保持反演精度的同时，也大大降低了水质监测的成本。

水质监测，水务管理

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多光谱无人机水面图像处理拼接系统V1.0 11092944