CN116580302B - 一种高维水文数据处理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及水文数据处理技术领域，公开了一种高维水文数据处理系统及方法，其中，一种高维水文数据处理方法包括以下步骤：步骤101，基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；步骤102，生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；步骤103，通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理；本发明通过水文图像的空间区域化处理和特征提取来减少非水域的信息维度，并且对水域区域特征进行区域化；本发明采用特征卷积模型对区域化处理的水域图像特征进行处理，能够综合水域的区域流动性和时间上的动态变化，获取水域污染状态，并判断污染的源头。

Description

一种高维水文数据处理系统及方法
技术领域
本发明涉及水文数据处理技术领域，更具体地说，它涉及一种高维水文数据处理方法。
背景技术
水文图像数据存在高维度，特征混杂度高的特点，采用与一般图像相同的特征提取以及处理方法会导致提取图像特征掺杂大量的非水域的信息维度，冗余信息会增加对于水域状态的判断结果偏差。
发明内容
本发明提供一种高维水文数据处理方法，解决相关技术中提取图像特征掺杂大量的非水域的信息维度会增加对于水域状态的判断结果偏差的技术问题。
本发明提供了一种高维水文数据处理方法，包括以下步骤：
步骤101，基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
步骤102，生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
步骤103，通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理；
特征卷积模型包括：卷积空间，卷积空间内包括多个卷积列层，卷积列层包括多个卷积横层，同一卷积列层的卷积横层相互串联，卷积列层的输出连接到第一分类器和第二分类器，第一分类器的分类空间集合为，其中一个分类标签对应一个污染类型；第二分类器的分类空间集合为/>，其中/>分类标签对应是污染源头，对应不是污染源头；
第i个卷积列层的第i个卷积横层的输入表示如下：
；其中，/>和/>均表示卷积权重参数，/>表示卷积操作，/>为第i个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，/>为第j个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，第i个卷积列层的第一个卷积横层输入第i个第一图像特征，N为第i个第一图像特征的邻域第一图像特征所输入的卷积列层的集合。
进一步地，一个图像体素通过四元组表示，其中/>表示体素所在的图像层，B表示体素所在图像层内的X轴坐标，C表示体素所在图像层内的Y轴坐标，D表示体素的体素值。
进一步地，水文图像的图像层对应于图像通道、不同时间采集的图像。
进一步地，图像提取空间的深度等于水文图像的图像层的层数；对于第一图像体素集合中的X轴相同的体素，计算这些体素的Y轴坐标的差值，从中提取最大的差值加1之后作为图像提取空间的宽度，图像提取空间的长度设置为M；
提取第一图像特征是沿X轴方向依次提取的，相邻的两个第一图像特征对应的体素的最小X轴坐标的差值的值域为（M，1.1M），其中M为图像提取空间的长度。
进一步地，提取第一图像特征之前对第一图像体素集合内的体素进行空间移位处理，包括：
步骤201，计算第一图像体素集合内的体素的X轴坐标的最大差值和Y轴坐标的最大差值，如果X轴坐标的最大差值小于Y轴坐标的最大差值则对第一图像体素集合整体进行旋转处理，使体素的X轴坐标与Y轴坐标进行置换之后进入下一步骤；如果X轴坐标的最大差值大于或等于Y轴坐标的最大差值则直接进入下一步骤；
步骤202，沿X轴坐标由小至大的顺序对第一图像体素集合内的体素进行空间位移，定义同一X轴坐标的体素位于同一体素纵切层；
首先将X轴坐标最小的一个体素纵切层向Y轴移动至该体素纵切层的体素的Y轴最小值为0；
第l个体素纵切层沿Y轴的空间移动量表示为：
；其中，表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，/>表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最小值，/>表示第l-1个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，/>为常量，一般设置为3；/>为图像提取空间的宽度，/>表示第l-1个体素纵切层的空间移动量，参数含义中的Y轴坐标值均为移动之前的，定义/>时，=/>。
6.根据权利要求5所述的一种高维水文数据处理方法，其特征在于，如果，则第l个体素纵切层与第l-1个体素纵切层的空间移动方向相同，如果/>，且/>，则第l个体素纵切层沿Y轴的负方向移动，如果/>，且，则第l个体素纵切层沿Y轴的正方向移动。
进一步地，第i个第一图像特征的邻域第一图像特征包括第i-1个第一图像特征和第i+1个第一图像特征。
进一步地，每个卷积列层的初始参数进行独立的训练获得；
对卷积列层进行训练获得初始参数的方法包括：
将卷积列层的最后一层的卷积横层的输出连接训练全连接层，训练全连接层连接训练分类器，训练分类器的输出为二分类，分别对应于第一图像特征对应的第一图像体素对应的现实水域存在污染和不存在污染，这里存在污染是指符合污染指标的污染；通过训练样本对卷积列层进行训练。
进一步地，特征卷积模型进行训练的损失函数为：
；其中，/>表示第u个训练样本的第一分类器损失，/>表示第u个训练样本的第二分类器损失，U表示训练样本集合，/>是调整两个分类器损失平衡的平衡参数，为可调参数，/>；
和/>均为交叉熵损失函数。
本发明提供了一种高维水文数据处理系统，其用于执行上述的一种高维水文数据处理方法，该一种高维水文数据处理系统包括：
图像预处理模块，其基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
图像特征生成模块，其用于生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
图像特征处理模块，其用于通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理，为每个第一图像特征生成对应于污染类型和是否存在污染源头的输出结果；
现实映射模块，通过图像特征处理模块生成的输出结果映射到第一图像特征对应的现实水域区域，对现实水域区域标记主要污染类型和是否属于污染源头的标签。
本发明的有益效果在于：
本发明通过水文图像的空间区域化处理和特征提取来减少非水域的信息维度，并且对水域区域特征进行区域化；本发明采用特征卷积模型对区域化处理的水域图像特征进行处理，能够综合水域的区域流动性和时间上的动态变化，获取水域污染状态，并判断污染的源头。
附图说明
图1是本发明的一种高维水文数据处理方法的流程图；
图2是本发明的对第一图像体素集合内的体素进行空间移位处理的流程图；
图3是本发明的一种高维水文数据处理系统的模块示意图。
图中：图像预处理模块101，图像特征生成模块102，图像特征处理模块103，现实映射模块104。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
实施例一
如图1和图2所示，一种高维水文数据处理方法，包括以下步骤：
步骤101，基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
一个图像体素通过四元组表示，其中/>表示体素所在的图像层，B表示体素所在图像层内的X轴坐标，C表示体素所在图像层内的Y轴坐标，D表示体素的体素值；
提取属于水体的图像体素首先要对图像体素进行分类处理，可以通过简构的神经网络或聚类或回归的方式来实现。
水文图像的图像层可以对应于图像通道和/或不同时间采集的图像。
如果图像层表达了图像采集时间的要素，可以在后续处理过程中引入水域随时间变化的因素。
例如一个图像层表示一个时间的水文图像，或者表示一个时间的一个图像通道的水文图像；
步骤102，生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
图像提取空间的深度等于水文图像的图像层的层数；对于第一图像体素集合中的X轴相同的体素，计算这些体素的Y轴坐标的差值，从中提取最大的差值加1之后作为图像提取空间的宽度，图像提取空间的长度设置为M，M为常数，根据第一图像体素集合内的体素数量来调整。
提取第一图像特征是沿X轴方向依次提取的，相邻的两个第一图像特征对应的体素的最小X轴坐标的差值的值域为（M，1.1M），其中M为图像提取空间的长度；
如果水文图像对应的水域为内陆河流，那么第一图像体素集合内的体素的空间差异会较大，难以通过图像提取空间生成的第一图像特征会产生较大的特征丢失，此时需要对第一图像体素集合内的体素进行空间移位处理；
对第一图像体素集合内的体素进行空间移位处理的方法包括：
步骤201，计算第一图像体素集合内的体素的X轴坐标的最大差值和Y轴坐标的最大差值，如果X轴坐标的最大差值小于Y轴坐标的最大差值则对第一图像体素集合整体进行旋转处理，使体素的X轴坐标与Y轴坐标进行置换之后进入下一步骤；如果X轴坐标的最大差值大于或等于Y轴坐标的最大差值则直接进入下一步骤；
步骤202，沿X轴坐标由小至大的顺序对第一图像体素集合内的体素进行空间位移，定义同一X轴坐标的体素位于同一体素纵切层；
首先将X轴坐标最小的一个体素纵切层向Y轴移动至该体素纵切层的体素的Y轴最小值为0；
第l个体素纵切层沿Y轴的空间移动量表示为：
表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，/>表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最小值，/>表示第l-1个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，/>为常量，一般设置为3；/>为图像提取空间的宽度，/>表示第l-1个体素纵切层的空间移动量，参数含义中的Y轴坐标值均为移动之前的，定义/>时，=/>；
需要说明的是，如果，则第l个体素纵切层与第l-1个体素纵切层的空间移动方向相同，如果/>，且，则第l个体素纵切层沿Y轴的负方向移动，如果/>，且/>，则第l个体素纵切层沿Y轴的正方向移动；
步骤103，通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理；
特征卷积模型包括：
卷积空间，卷积空间内包括多个卷积列层，卷积列层包括多个卷积横层，同一卷积列层的卷积横层相互串联，卷积列层的输出连接到第一分类器和第二分类器，第一分类器的分类空间集合为，其中一个分类标签对应一个污染类型（表征第一图像特征对应的第一图像体素对应的现实水域存在的主要污染，无污染也是一个污染类型）；
第二分类器的分类空间集合为，其中/>分类标签对应是污染源头（表征第一图像特征对应的第一图像体素对应的现实水域存在主要污染，并且是该主要污染的源头之一），/>对应不是污染源头；
第i个卷积列层的第i个卷积横层的输入表示如下：
其中，和/>均表示卷积权重参数，/>表示卷积操作，/>为第i个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，/>为第j个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，第i个卷积列层的第一个卷积横层输入第i个第一图像特征，N为第i个第一图像特征的邻域第一图像特征所输入的卷积列层的集合；
在本发明的一个实施例中，第i个第一图像特征的邻域第一图像特征包括第i-1个第一图像特征和第i+1个第一图像特征。
每个卷积列层的初始参数进行独立的训练获得；
对卷积列层进行训练获得初始参数的方法包括：
将卷积列层的最后一层的卷积横层的输出连接训练全连接层，训练全连接层连接训练分类器，训练分类器的输出为二分类，分别对应于第一图像特征对应的第一图像体素对应的现实水域存在污染和不存在污染，这里存在污染是指符合污染指标的污染；通过训练样本对卷积列层进行训练。
特征卷积模型进行训练的损失函数为：
其中，表示第u个训练样本的第一分类器损失，/>表示第u个训练样本的第二分类器损失，U表示训练样本集合，/>是调整两个分类器损失平衡的平衡参数，为可调参数，/>；
和/>均为交叉熵损失函数。
如图3所示，本发明提供用于执行上述的一种高维水文数据处理方法的一种高维水文数据处理系统，包括：
图像预处理模块101，其基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
图像特征生成模块102，其用于生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
图像特征处理模块103，其用于通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理，为每个第一图像特征生成对应于污染类型和是否存在污染源头的输出结果；
现实映射模块104，通过图像特征处理模块103生成的输出结果映射到第一图像特征对应的现实水域区域，对现实水域区域标记主要污染类型和是否属于污染源头的标签。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

Claims (5)

1.一种高维水文数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤101，基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
步骤102，生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
步骤103，通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理；
特征卷积模型包括：卷积空间，卷积空间内包括多个卷积列层，卷积列层包括多个卷积横层，同一卷积列层的卷积横层相互串联，卷积列层的输出连接到第一分类器和第二分类器，第一分类器的分类空间集合为Q＝{q1，q2…qn}，其中一个分类标签对应一个污染类型；第二分类器的分类空间集合为T＝{t1，t2}，其中t1分类标签对应是污染源头，t2对应不是污染源头；
第i个卷积列层的第i个卷积横层的输入表示如下：
其中，/>和/>均表示卷积权重参数，*表示卷积操作，/>为第i个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，/>为第j个卷积列层的第i-1个卷积横层的输出，第i个卷积列层的第一个卷积横层输入第i个第一图像特征，N为第i个第一图像特征的邻域第一图像特征所输入的卷积列层的集合；
一个图像体素通过四元组{A，B，C，D}表示，其中A表示体素所在的图像层，B表示体素所在图像层内的X轴坐标，C表示体素所在图像层内的Y轴坐标，D表示体素的体素值；
水文图像的图像层对应于图像通道、不同时间采集的图像；
图像提取空间的深度等于水文图像的图像层的层数；对于第一图像体素集合中的X轴相同的体素，计算这些体素的Y轴坐标的差值，从中提取最大的差值加1之后作为图像提取空间的宽度，图像提取空间的长度设置为M；
提取第一图像特征是沿X轴方向依次提取的，相邻的两个第一图像特征对应的体素的最小X轴坐标的差值的值域为(M，1.1M)，其中M为图像提取空间的长度；
提取第一图像特征之前对第一图像体素集合内的体素进行空间移位处理，包括：
步骤201，计算第一图像体素集合内的体素的X轴坐标的最大差值和Y轴坐标的最大差值，如果X轴坐标的最大差值小于Y轴坐标的最大差值则对第一图像体素集合整体进行旋转处理，使体素的X轴坐标与Y轴坐标进行置换之后进入下一步骤；如果X轴坐标的最大差值大于或等于Y轴坐标的最大差值则直接进入下一步骤；
步骤202，沿X轴坐标由小至大的顺序对第一图像体素集合内的体素进行空间位移，定义同一X轴坐标的体素位于同一体素纵切层；
首先将X轴坐标最小的一个体素纵切层向Y轴移动至该体素纵切层的体素的Y轴最小值为0；
第l个体素纵切层沿Y轴的空间移动量表示为：
其中，表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，/>表示第l个体素纵切层的体素的Y轴坐标最小值，/>表示第l-1个体素纵切层的体素的Y轴坐标最大值，Lp为常量，设置为3；M为图像提取空间的宽度，/>表示第l-1个体素纵切层的空间移动量，参数含义中的Y轴坐标值均为移动之前的，定义/>时，
如果则第l个体素纵切层与第l-1个体素纵切层的空间移动方向相同，如果/>且/>则第l个体素纵切层沿Y轴的负方向移动，如果/>且则第l个体素纵切层沿Y轴的正方向移动。
2.根据权利要求1所述的一种高维水文数据处理方法，其特征在于，第i个第一图像特征的邻域第一图像特征包括第i-1个第一图像特征和第i+1个第一图像特征。
3.根据权利要求1所述的一种高维水文数据处理方法，其特征在于，每个卷积列层的初始参数进行独立的训练获得；
对卷积列层进行训练获得初始参数的方法包括：
将卷积列层的最后一层的卷积横层的输出连接训练全连接层，训练全连接层连接训练分类器，训练分类器的输出为二分类，分别对应于第一图像特征对应的第一图像体素对应的现实水域存在污染和不存在污染，这里存在污染是指符合污染指标的污染；通过训练样本对卷积列层进行训练。
4.根据权利要求1所述的一种高维水文数据处理方法，其特征在于，特征卷积模型进行训练的损失函数为：
Ltest＝∑u∈ULclass(Pu)+γ*∑u∈ULtrue(Pu)；其中，Lclass(Pu)表示第u个训练样本的第一分类器损失，Ltrue(Pu)表示第u个训练样本的第二分类器损失，U表示训练样本集合，γ是调整两个分类器损失平衡的平衡参数，为可调参数，0.3≤γ≤1；
Lclass和Ltrue均为交叉熵损失函数。
5.一种高维水文数据处理系统，其特征在于，其用于执行如权利要求1-4任一所述的一种高维水文数据处理方法，该一种高维水文数据处理系统，包括：
图像预处理模块，其基于水文图像生成图像体素，提取属于水体的图像体素生成第一图像体素集合；
图像特征生成模块，其用于生成图像提取空间，通过图像提取空间提取第一图像体素集合内的体素来生成第一图像特征；
图像特征处理模块，其用于通过特征卷积模型对第一图像特征进行处理，为每个第一图像特征生成对应于污染类型和是否存在污染源头的输出结果；
现实映射模块，通过图像特征处理模块生成的输出结果映射到第一图像特征对应的现实水域区域，对现实水域区域标记主要污染类型和是否属于污染源头的标签。
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Title
Applicability Evaluation of the Hydrological Image and Convolution Neural Network for Prediction of the Biochemical Oxygen Demand and Total Phosphorus Loads in Agricultural Areas;Chul Min Song等;《Agriculture》;第1-20页 *
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