专利名称：蓝藻水华状态监测方法
技术领域：
本发明涉及一种蓝藻水华状态监测方法，特别涉及一种基于支持向量机的蓝藻水华状态监测方法。
背景技术：
蓝藻是一种原始的藻类植物，出现距今35 33亿年前。当环境适宜时，蓝藻能快速生长，当达到一定生物量时，这些藻类在水面大量聚集，形成肉眼可见的藻类聚集体，即蓝藻水华。随着经济的发展，湖面富营养化日趋加剧，我国几乎每年夏天均有蓝藻水华爆发。蓝藻水华的频繁发生，严重影响了周边居民日常生活。蓝藻不仅危害渔业，污染居民日常饮水，其巨大的生物量产生的图素还会造成二次污染，严重危害人类健康。因此及时识别湖面水华状态信息，为蓝藻水华爆发建立应急措施尤为迫切。目前，国内外对于蓝藻水华的监测主要是利用显微图像和遥感图像。显微图像是利用显微镜获得水体的微观图像，可以对水体中的藻类进行分类和识别。采用遥感图像对蓝藻进行监测，主要是通过分析水体反射、吸收和散射太阳辐射能形成的光谱特征与富营养化水质参数浓度之间的关系，对湖泊富营养空间分布及动态进行定位和评价。然而，上述监测方法使用显微镜和光谱仪等昂贵仪器取得图像，成本过高，实时性差，细节信息不够完善并且算法复杂，限制了上述监测方法的使用范围。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种成本低廉、实时性好且算法简单的蓝藻水华状态监测方法。为了实现上述目的，本发明采用了以下步骤:(I).采集复数幅蓝藻水华样本图像和正常水体图像；(2).对蓝藻水华样本图像进行预处理得到标准样本图像，对正常水体图像进行预处理得到标准水体图像；(3).利用支持向量机对标准样本图像和标准水体图像进行分类，建立标准样本库；(4).监测装置定时从水体中获得实时样本图像，并将实时样本图像传输给计算机；(5).计算机对实时样本图像进行预处理得到标准实时样本图像，并将标准实时样本图像添加入标准样品库中；(6).计算机利用支持向量机对标准实时样本图像进行分类，得到分类结果；(7).计算机根据分类结果判断出含有蓝藻水华状态的水华状态信息，并将水华状态信息存储在与计算机通信连接的存储器中。另外，本发明蓝藻水华状态监测方法的步骤(I)和步骤(4)中，标准样本图像、标准水体图像以及实时样本图像为RGB格式。
另外，本发明蓝藻水华状态监测方法的步骤(2)和步骤(5)中，预处理包括彩色空间变换、高斯平滑滤波以及特征分量提取。其中，彩色空间变换为:将标准样本图像、标准水体图像以及实时样本图像从RGB格式转换为具有H分量、S分量以及V分量的HSV格式。特征分量提取为:分别提取标准样本图像、标准水体图像以及实时样本图像的HSV格式中的H分量和S分量，其中H分量的计算公式如下:
权利要求
1.一种水体中蓝藻水华状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤: (1).采集复数幅蓝藻水华样本图像和正常水体图像； (2).对所述蓝藻水华样本图像进行预处理得到标准样本图像，对所述正常水体图像进行所述预处理得到标准水体图像； (3).利用支持向量机对所述标准样本图像和所述标准水体图像进行分类，建立标准样本库； (4).监测装置定时从所述水体中获得实时样本图像，并将所述实时样本图像传输给计算机； (5).所述计算机对所述实时样本图像进行所述预处理得到标准实时样本图像，并将所述标准实时样本图像添加入所述标准样品库中； (6).所述计算机利用所述支持向量机对所述标准实时样本图像进行分类，得到分类结果; (7).所述计算机根据所述分类结果判断出含有所述蓝藻水华状态的水华状态信息，并将所述水华状态信息存储在与所述计算机通信连接的存储器中。
2.根据权利要求1所述的蓝藻水华状态监测方法，其特征在于: 其中，所述预处理包括彩色空间变换、高斯平滑滤波以及特征分量提取。
3.根据权利要求2所述的蓝藻水华状态监测方法，其特征在于: 其中，所述标准样本图像、所述标准水体图像以及所述实时样本图像为RGB格式；所述彩色空间变换为:将所述标准样本图像、所述标准水体图像以及所述实时样本图像从所述RGB格式转换为具有H分量、S分量以及V分量的HSV格式。
4.根据权利要求2所述的蓝藻水华状态监测方法，其特征在于: 其中，所述特征分量提取为:分别提取所述标准样本图像、所述标准水体图像以及所述实时样本图像的所述HSV格式中的所述H分量和所述S分量，其中所述H分量的计算公式如下:
5.根据权利要求1所述的蓝藻水华状态监测方法，其特征在于: 其中，所述标准样本库至少包括正常水体图像、正常水体图像类别、与所述正常水体图像类别对应的正常水体图像类别数、蓝藻水华样本图像类、蓝藻水华样本图像类别以及与所述蓝藻水华样本图像类别对应的蓝藻水华样本图像类别数。
6.根据权利要求1所述的蓝藻水华状态监测方法，其特征在于: 其中，所述分类结果至少包括标准实时样本图像、标准实时样本图像类别以及与所述标准实时样本图像类别对应 的标准实时样本图像类别数。
全文摘要
本发明公开了一种基于支持向量机的蓝藻水华状态监测方法，该方法采用了以下步骤采集复数幅蓝藻水华样本图像和正常水体图像，进行预处理，利用支持向量机分析并建立标准样本库；定时从水体中获得实时样本图像，进行预处理，利用支持向量机进行分类并得到分类结果；根据分类结果判断出蓝藻的水华状态信息。因为本发明采用常规监测装置来捕获水体的实时样本图像，并利用支持向量机进行分析，所以具有成本低、算法简单以及实时性好的优点。
文档编号G06K9/62GK103150576SQ20131008709
公开日2013年6月12日 申请日期2013年3月19日 优先权日2013年3月19日
发明者杨旭, 陈晓荣, 杜翠霞, 奚传利, 丛媛 申请人:上海理工大学