城市河网的低空遥感影像全卷积神经网络水质等级分类

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法。通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注。使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行了验证,平均水质等级分类精度分别达到了87.96%和77.57%。

面向中小型企业的废水排放水质监测模型研究

在分析了国内外学者水质研究现状的基础上,明确了中小型企业排放废水特征,对排放废水历史水质数据进行分类和关联分析,分析容易监测的水质指标与水质等级之间的关系,提出了基于水质等级分类的中小型企业排放废水水质监测模型。利用决策树算法构建水质等级分类模型,可以有效替代传统采购价高、运行成本高的设备,为企业、政府等相关部门提供方便、科学的排放废水监测体系。以某市河道水质数据进行模型验证,准确率可达78.56%,证明该方法的可行性,为中小型企业排放废水提供全天候在线监测,为分布广、比重大、监管难的中小企业排放废水提供可推广的监测体系。