技术摘要：
本发明提供了一种基于气象数据的蓝藻水华的预测方法和装置，其中，所述方法包括以下步骤：获取待测水域在设定时间范围内的卫星影像和气象数据；根据卫星影像得到待测水域的水面反射率数据；根据水面反射率数据提取卫星影像中的水华像元和非水华像元，以得到卫星影像中  全部
背景技术：
众所周知的是，水华频繁爆发是内陆水环境富营养化的结果，并且随着环境的日 益污染，内陆湖泊、水库等水体在夏秋季均会大量发生水华，导致水生植物聚集、漂浮于水 面，不仅影响水面景观，而且其分解释放藻毒素等有害物质，威胁饮用水安全，此外，水生植 物腐烂还会对水体造成二次污染，因此，水华的预防和治理是水环境管理的一项重要内容。 然而，水华发生受到水中营养盐、气候等多种因素影响，其发生的机理还不十分清 楚，目前还没有十分准确、有效的预测方法。
技术实现要素：
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的 一个目的在于提出一种基于气象数据的蓝藻水华的预测方法，能够较为准确地预测湖泊中 不同空间位置的水华发生概率，为水华防治提供数据支持。 本发明的第二个目的在于提出一种基于气象数据的蓝藻水华的预测装置。 为达到上述目的，本发明实施例提出了一种基于气象数据的蓝藻水华的预测方 法，包括以下步骤：获取待测水域在设定时间范围内的卫星影像和气象数据；根据所述卫星 影像得到所述待测水域的水面反射率数据；根据所述水面反射率数据提取所述卫星影像中 的水华像元和非水华像元，以得到所述卫星影像中每个像元对应的所述待测水域区域发生 水华的次数；根据每个所述待测水域区域发生水华的次数得到其发生水华的先验概率；根 据所述气象数据得到每个所述待测水域区域在未来发生水华的条件概率；根据所述先验概 率和所述条件概率预测每个所述待测水域区域在未来发生水华的概率。 根据本发明实施例提出的基于气象数据的蓝藻水华的预测方法，通过获取待测水 域在设定时间范围内的卫星影像和气象数据，并根据所述卫星影像得到所述待测水域的水 面反射率数据，同时根据所述水面反射率数据提取所述卫星影像中的水华像元和非水华像 元，以得到所述卫星影像中每个像元对应的所述待测水域区域发生水华的次数，进而根据 每个所述待测水域区域发生水华的次数得到其发生水华的先验概率，然后根据所述气象数 据得到每个所述待测水域区域在未来发生水华的条件概率，最后根据所述先验概率和所述 条件概率预测每个所述待测水域区域在未来发生水华的概率，由此，能够较为准确地预测 湖泊中不同空间位置的水华发生概率，为水华防治提供数据支持。 另外，根据本发明上述实施例提出的基于气象数据的蓝藻水华的预测方法还可以 具有如下附加的技术特征： 根据本发明的一个实施例，对所述卫星影像进行大气校正以得到所述待测水域的 水面反射率数据。 4 CN 111595785 A 说　明　书 2/9 页 根据本发明的一个实施例，根据所述水面反射率数据提取所述卫星影像中的水华 像元和非水华像元，包括：根据所述水面反射率数据得到所述卫星影像中每个像元的BLOOM 指数；根据所述BLOOM指数判断对应像元是否为所述水华像元；若所述BLOOM指数大于等于 零，则判断对应像元为所述水华像元；若所述BLOOM指数小于零，则判断相应像元为所述非 水华像元。 进一步地，通过下列公式得到所述卫星影像中每个像元的BLOOM指数： BLOOM＝RNIR-R′NIR R′NIR＝RRED (RSWIR-RRED)*(λNIR-λRED)/(λSWIR-λRED) 其中，RNIR、RRED、RSWIR分别为大气校正后近红外、红光、短波红外的水面反射率数 据，λNIR、λRED、λSWIR分别为所述卫星影像在近红外、红光、短波红外的波长数据。 进一步地，通过下列公式得到每个所述待测水域区域发生水华的先验概率： 其中，N为所述卫星影像的总数目，c1为所述水华像元，number  of  c1为该像元对应 的待测水域区域发生水华的次数。 进一步地，通过下列公式得到每个所述待测水域区域在未来发生水华的条件概 率： 其中，s＝1，2，…，7，表示未来1-7天，i＝1,2，fj为状态变量，j＝1…5，分别表示当 日平均风速、0到3日累积日照、当日气压、0到7日累积气温、当日平均相对湿度。 进一步地，通过下列公式预测每个所述待测水域区域在未来发生水华的概率： 其中，F为状态变量的值，F＝{f1,f2,f3,f4,f5}。 为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种基于气象数据的蓝藻水华的 预测装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取待测水域在设定时间范围内的卫星影像 和气象数据；第一处理模块，所述第一处理模块用于根据所述卫星影像得到所述待测水域 的水面反射率数据；提取模块，所述提取模块用于根据所述水面反射率数据提取所述卫星 影像中的水华像元和非水华像元，以得到所述卫星影像中每个像元对应的所述待测水域区 域发生水华的次数；第二处理模块，所述第二处理模块用于根据每个所述待测水域区域发 生水华的次数得到其发生水华的先验概率；第三处理模块，所述第三处理模块用于根据所 述气象数据得到每个所述待测水域区域在未来发生水华的条件概率；预测模块，所述预测 模块用于根据所述先验概率和所述条件概率预测每个所述待测水域区域在未来发生水华 的概率。 根据本发明实施例提出的基于气象数据的蓝藻水华的预测装置，通过设置获取模 5 CN 111595785 A 说　明　书 3/9 页 块、第一处理模块、提取模块、第二处理模块、第三处理模块和预测模块，其中，获取模块用 于获取待测水域在设定时间范围内的卫星影像和气象数据，第一处理模块用于根据卫星影 像得到待测水域的水面反射率数据，提取模块用于根据水面反射率数据提取卫星影像中的 水华像元和非水华像元，以得到卫星影像中每个像元对应的待测水域区域发生水华的次 数，第二处理模块用于根据每个待测水域区域发生水华的次数得到其发生水华的先验概 率，第三处理模块用于根据气象数据得到每个待测水域区域在未来发生水华的条件概率， 预测模块用于根据先验概率和条件概率预测每个待测水域区域在未来发生水华的概率，由 此，能够较为准确地预测湖泊中不同空间位置的水华发生概率，为水华防治提供数据支持。 另外，根据本发明上述实施例提出的基于气象数据的蓝藻水华的预测装置还可以 具有如下附加的技术特征： 根据本发明的一个实施例，所述第一处理模块用于对所述卫星影像进行大气校正 以得到所述待测水域的水面反射率数据。 根据本发明的一个实施例，所述提取模块具体用于：根据所述水面反射率数据得 到所述卫星影像中每个像元的BLOOM指数；根据所述BLOOM指数判断对应像元是否为所述水 华像元；若所述BLOOM指数大于等于零，则判断对应像元为所述水华像元；若所述BLOOM指数 小于零，则判断相应像元为所述非水华像元。 附图说明 图1为本发明实施例的基于气象数据的蓝藻水华的预测方法的流程图； 图2为本发明一个具体实施例的云南滇江中水华发生概率预测结果示意图； 图3为本发明实施例的基于气象数据的蓝藻水华的预测装置的方框示意图。