一种基于大数据分析的农污巡检管理方法及系统

本申请公开了一种基于大数据分析的农污巡检管理方法及系统，涉及图像处理，包括：采集农污设施的高光谱图像数据和激光点云数据，采用改进的最小噪声分离变换MNF算法对高光谱图像数据进行去噪，得到光谱特征波段Z；所述改进的最小噪声分离变换MNF算法通过引入噪声波段间相关性估计对噪声协方差矩阵进行优化，并利用高光谱图像数据的空间信息对MNF变换过程进行优化，利用基于核函数的支持向量机SVM对光谱特征波段Z进行分类，得到农污设施的材质和污染物类型；所述基于核函数的支持向量机SVM通过在SVM分类中设置基于马尔科夫随机场MRF的空间正则化策略对SVM分类结果进行优化等。针对农污巡检中污染信息获取不全面，本申请全面评估农污信息。