水质参数反演分析系统 (Water Quality Inversion Analysis System)

基于遥感影像处理和机器学习技术的水质监测专业软件系统，集成了完整的水域识别、耀斑处理、光谱提取、模型训练和预测分析流程。

🚀 主要特性

• 多算法耀斑去除 - 支持Goodman、Kutser、Hedley、SUGAR等多种去耀斑算法
• 智能水域识别 - 基于NDWI阈值分割和Shapefile掩膜的自动水域提取
• 机器学习建模 - 支持多种机器学习算法（随机森林、XGBoost、神经网络等）
• 非经验统计回归 - 基于物理原理的叶绿素a、总氮、总磷等参数反演
• 高精度空间插值 - 距离扩散插值生成平滑的水质分布图
• 可视化分析 - 丰富的图表展示和空间分布可视化
• 用户友好界面 - 基于PyQt5的图形化操作界面

📋 系统要求

硬件要求

• 处理器: Intel Core i5 或同等性能以上
• 内存: 8GB RAM（推荐16GB）
• 存储: 至少10GB可用空间
• 显卡: 支持OpenGL 3.0以上

软件要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux, macOS
• Python版本: 3.8+
• 必要依赖: GDAL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyQt5等

🛠️ 安装

方式1：从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/waterquality/water-quality-inversion.git
cd water-quality-inversion

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装包
pip install -e .

方式2：使用pip安装

pip install water-quality-inversion

🎯 快速开始

图形界面模式

water-quality-gui

命令行模式

water-quality-pipeline --config config.yaml

Python API

from water_quality_inversion import WaterQualityInversionPipeline

# 创建流水线实例
pipeline = WaterQualityInversionPipeline()

# 运行完整分析流程
pipeline.run()

📖 使用指南

基本工作流程

1. 步骤1: 水域掩膜生成

   • 支持Shapefile文件或NDWI自动提取
   • 生成水域范围的栅格掩膜

2. 步骤2: 耀斑区域检测

   • 支持Otsu、Z-score、百分位数等多种检测方法
   • 生成耀斑区域掩膜

3. 步骤3: 耀斑去除

   • Goodman、Kutser、Hedley、SUGAR四种算法
   • 支持多种插值修复方法

4. 步骤4: 数据预处理

   • CSV数据清洗和异常值检测
   • 数据标准化和特征工程

5. 步骤5: 光谱提取

   • 基于采样点的光谱特征提取
   • 支持多种采样半径和统计计算

6. 步骤5.5: 水质指数计算

   • 基于光谱特征计算水质指数
   • 支持自定义公式和18种水质参数

7. 步骤6: 机器学习建模

   • 支持18种机器学习算法
   • 11种光谱预处理方法
   • 3种数据划分策略

8. 步骤6.5: 非经验统计回归

   • 6种水质参数的非经验模型
   • 基于物理原理的参数反演

9. 步骤6.75: 自定义回归分析

   • 完全自定义的回归分析
   • 探索性数据分析工具

10. 步骤7: 采样点生成

    • 规则网格采样点生成
    • 智能边界处理

11. 步骤8/8.5/8.75: 参数预测

    • 机器学习预测
    • 非经验模型预测
    • 自定义回归预测

12. 步骤9: 分布图生成

    • 空间插值和栅格化
    • 多格式输出（GeoTIFF, PNG, PDF）

🏗️ 项目结构

water-quality-inversion/
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── core/              # 核心算法模块
│   │   ├── glint_removal/ # 耀斑去除算法
│   │   ├── modeling/      # 建模算法
│   │   └── prediction/    # 预测算法
│   ├── preprocessing/     # 数据预处理模块
│   ├── postprocessing/    # 后处理模块
│   ├── visualization/     # 可视化模块
│   ├── utils/            # 工具函数
│   └── gui/               # GUI界面
├── data/                  # 数据目录
│   ├── input/            # 输入数据
│   ├── output/           # 输出结果
│   └── models/           # 模型文件
├── docs/                  # 文档目录
├── scripts/               # 构建和部署脚本
├── tests/                 # 测试目录
├── requirements.txt       # 依赖文件
├── setup.py              # 安装配置
├── pyproject.toml        # 项目配置
└── README.md             # 项目说明

🤝 贡献

欢迎贡献代码！请查看 CONTRIBUTING.md 了解详细信息。

开发环境设置

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black src/
isort src/

# 类型检查
mypy src/

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

📚 引用

如果您在研究中使用了本系统，请引用：

@software{water_quality_inversion,
  title = {Water Quality Inversion Analysis System},
  author = {Water Quality Research Team},
  url = {https://github.com/waterquality/water-quality-inversion},
  version = {1.0.0},
  year = {2025}
}

📞 联系我们

• 项目主页: https://github.com/waterquality/water-quality-inversion
• 问题反馈: https://github.com/waterquality/water-quality-inversion/issues
• 邮箱: support@waterquality.com

🙏 致谢

感谢所有为本项目做出贡献的开发者们！

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