基于多光谱信息的藻华自动识别方法及系统

本申请涉及藻华自动识别技术领域，其公开了一种基于多光谱信息的藻华自动识别方法及系统，其首先对原始多光谱影像进行标准化处理与镶嵌融合，获取高质量反射率数据；随后，通过计算水体‑植被吸收指数并进行智能提取，精确界定水体范围，排除非水体干扰。通过波段比值指数对水体内潜在藻华区域进行自适应初筛，缩小分类范围，提高效率。最后，从这些潜在藻华区域中提取包括光谱反射率、波段比值指数、黄度指数和反射谷深度在内的多维特征向量，并将其输入预训练的机器学习分类器模型进行深度学习和模式识别，从而克服了传统方法仅依赖单一或少数经验指数的局限性，能够捕捉藻华更为复杂和细微的光谱特征，实现高精度的分类判别。