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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116108653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310048144.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法是由周爽爽设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法，包括：采集小微水域的多光谱遥感影像，并进行拼接、裁剪，得到单通道的反射率；对单通道的波段进行组合运算，选择确定与小面积水域水质参数相关性高的光谱波段组合公式；对最小二乘法回归模型进行改进，并建立水质要素的反演模型；针对各水质要素选出精度最高的最优反演模型；从待测水域的遥感影像中提取研究区域，利用得到的各水质要素的最优反演模型，计算出水域每个像元对应的水质参数，得到水域的水质参数分布情况。本发明提供了一种快速高效的小面积水域水质多要素实时监测方法，可及时全面反映水域生态变化情况。

本发明授权基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进最小二乘法的小微水域水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集小微水域的多光谱遥感影像，并对遥感影像进行拼接、裁剪，得到单通道的反射率； 步骤2：对单通道的波段进行组合运算，选择确定与小面积水域水质参数相关性高的光谱波段组合； 步骤3：对最小二乘法回归模型进行改进，并利用其建立水质要素的反演模型； 步骤4：将步骤3得到的反演模型与多项式函数、线性函数和幂函数建立的水质要素反演模型进行对比，针对各水质要素选出精度最高的最优反演模型； 步骤5：从待测水域的遥感影像中提取研究区域，利用步骤4得到的各水质要素的最优反演模型，计算出水域每个像元对应的水质参数，得到水域的水质参数分布情况； 步骤3中，选择相关性高的波段组合作为自变量，使用改进的最小二乘法建立各水质参数与波段因子的反演模型； 最小二乘法以最小的误差平方和寻找样本点的最匹配的直线，使总的拟合误差即总残差达到最小； 样本回归模型： ；1 式中表示第i个样本的预测值；表示第i个样本；表示第i个样本的误差；、均为回归系数； 残差平方和： ；2 式中表示样本数据的残差平方和；n表示样本点的总数量；表示第i个样本的真实值； 通过最小确定样本点的拟合直线，即确定、，以、为变量，把它们看作是的函数，就变成求极值问题，可通过求导数得到； 求对两个待估参数、的偏导数： ；3 解得 ；4 ；5 考虑回归模型中的因变量即水质参数值与自变量即反射率的关系，某些自变量只会对某些因变量产生影响，并不一定对其它因变量产生影响，改进的最小二乘法采用双重筛选的逐步回归算法，不仅对自变量进行筛选，而且对因变量进行筛选，剔除相关性不显著的自变量和因变量，既能按照因变量与自变量的关系对因变量进行分组，又能使每个自变量对各因变量的影响体现出来，最后实现分组建立回归方程。

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