基于高光谱遥感数据深度学习模型的城市黑臭水体水质判定方法

本发明公开了基于高光谱遥感数据深度学习模型的城市黑臭水体水质判定方法，具体涉及水质判定技术领域；通过获取若干采样点的水质监测数据和对应的高光谱遥感影像，基于历史水质变化情况，计算每个采样点的水体动态变化敏感性指数，采用端元提取算法分析遥感像元的光谱混合情况，计算遥感像元光谱纯度置信度，并生成每个样本的可信度等级，对低可信度样本进行剔除或降权，对于高水体动态变化敏感性指数区域的样本，引入时间序列遥感影像，通过插值重建遥感特征以恢复真实采样时刻的光谱状态，显著提升了遥感‑实测融合数据的可靠性，增强了模型在水质快速变化或干扰复杂区域的判定能力，实现了更高精度、更强鲁棒性的城市黑臭水体遥感智能识别。