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傳統城市內河和湖泊水質監測存在以點源監測為主、水質反演模型通用性和精度不足，以及成本較高等問題，本項目綜合利用無人機高光譜遙感影像和人工智能新技術（如深度學習和遷移學習等），分別構建適用于單一河流、多河流和多方聯合監測三種不同場景的高精度水質反演模型，實現城市內河和湖泊水質的面源監測，可反演的水質指標包括藻類個數、葉綠素、總懸浮物、總磷、總氮和化學需氧量，其中，前三者的平均反演精度達到90%以上，后三者的平均反演精度達80%以上。此外，以部分具有代表性的內河和湖泊為例，構建高精度、高通用性的水質反演SaaS云平臺，有效降低城市河湖水質反演成本，具有良好的推廣前景和經濟效益。