基于荧光光谱的水体分类与荧光组分识别方法

提出了一种基于MobileNetV2和VGG11组分拟合(CF-VGG11)卷积神经网络(CNN)与平行因子分析(PARAFAC)结合的水样分类和荧光组分拟合方法,通过输入单个三维荧光光谱(3D-EEM)数据来预测水样类别、溶解性有机物(DOM)质量浓度等级和荧光组分。算法以PARAFAC结果为基础建立荧光光谱数据集,分两步完成类别与组分的预测:第一步使用MobileNetV2算法对不同水样进行类别预测和DOM质量浓度分级;第二步使用CF-VGG11网络拟合荧光组分。采集地表水、工业废水处理水、污水处理厂进出口水和乡村饮用水4种类型的水样构建数据集,获得了95.83%的分类精度和98.11%的组分拟合精度。实验结果表明,所提方法可对不同水样和DOM质量浓度等级进行准确分类,拟合特定荧光组分,精确定位污染源,并能进行超标预警。