基于视频监控的湖泊滨岸带蓝藻水华实时定量监测方法及应用研究

湖泊作为我国主要饮用水源地,其滨岸带蓝藻水华过度堆积,对用水安全以及生态环境造成严重影响。因此,实时定量监测湖泊滨岸带蓝藻水华,是湖泊蓝藻水华防控的关键举措。基于环湖实时视频监控所捕获的水域图像,采用深度学习方法识别蓝藻水华像素,并根据摄像头成像原理及内外参数准确计算每个蓝藻水华像素对应实际蓝藻水华面积,最后统计分析湖泊滨岸带水域的蓝藻水华总面积。实验结果表明,基于VGG16-UNet模型的蓝藻水华像素识别方法的平均交并比与总体精度分别达到了88.74%与94.10%,优于同类方法;且蓝藻水华面积计算值与实测值具有良好的拟合度(R^(2)=0.97)。该方法能够及时获取湖泊滨岸带蓝藻水华的覆盖面积及其动态变化过程,对于湖泊水环境治理起着重要作用。