按照《科技成果转化实施证明工作规范》(Q/ZZZK-001-2024) 标准相关规定，拟对潘俊作为成果负责人的一项科技成果实施转化，现将相关信息公示如下：

科技成果名称：多光谱智能水体污染监测系统

科技成果专利号：ZL 202511759672.5

科技成果专利名称：多光谱图像融合的水体污染物精准识别系统

一、科技成果转化协议

协议信息:

协议类型：专利许可协议

签署方：潘俊 与 徐州***有限公司（企业要求不公布全名）

科技成果许可日期：2026 年 03 月 01 日

二、转化内容

徐州***有限公司获得本科技成果技术的使用许可，以解决传统水体污染监测中采样范围小、时效性差、多光谱数据融合不足、污染物边界识别精度低、类型区分困难、扩散趋势无法精准预测等技术难题。面对单一传感器监测局限、像素级边界误差大、混合污染难以识别、应急处置缺少数据支撑等痛点，本成果通过多光谱图像融合、亚像素边界刻画、AI 智能分类与扩散预测，显著提升水体污染物识别精度、监测效率与预警能力，为河流、湖泊、近海水环境治理与应急防控提供可靠技术支撑。

三、产品概述

本科技成果是多光谱智能水体污染监测系统，其专利名称为多光谱图像融合的水体污染物精准识别系统，专利号为 ZL 202511759672.5。系统以多光谱遥感 / 无人机图像为数据源，通过云端预处理、多光谱图像增强、微分几何流形亚像素边界提取，结合支持向量机 AI 模型，实现油膜、油斑、藻华、绿潮、赤潮、褐潮及混合污染的精准识别；同时融合水文与气象数据进行污染物扩散趋势预测，并以可视化界面呈现污染范围、类型与发展态势，适用于大范围、高精度、实时化水环境监测与应急指挥。

四、产品特点

1. 多光谱图像高精度融合

支持多波段遥感图像采集与辐射定标、大气校正、几何校正预处理，智能优选最佳波段组合，提升污染物特征表达。

采用多尺度拼接与形态学降噪，区分处理圆形与扇形斑点噪声，图像质量更清晰、数据更可靠。

2. 亚像素级污染物边界刻画

基于微分几何流形理论，将污染物边界建模为一维光滑流形，实现亚像素精度边界定位，精度较传统像素级提升 5–10 倍。

通过曲率流优化与变分迭代，复杂边界、低对比度区域识别准确率大幅提升，边界平滑连续、无锯齿失真。

3. 多类型污染物智能识别

采用支持向量机（SVM）模型，可识别油膜、油斑、藻华、绿潮、赤潮、褐潮、无色异养菌水华及混合污染类型。

基于边界曲率、形态、纹理特征分类，识别准确率达 90% 以上，对混合污染区分能力突出。

4. 污染物扩散趋势精准预测

融合流量、风向、风速、污染物密度等参数，构建水动力–气象耦合扩散模型。

支持短期（6 小时）、中期（24 小时）预测，给出扩散方向、速度与浓度分布，预测误差显著降低。

5. 全流程云端一体化处理

数据采集、云端校正、边界提取、污染识别、扩散预测、可视化展示全流程自动化。

支持卫星、无人机、岸基设备多源数据接入，4G/5G / 卫星通信实时回传，满足大范围巡航监测。

6. 可视化与应急指挥支撑

以彩色分级渲染展示污染程度，叠加污染源、扩散箭头、预测轨迹，直观易懂。

支持时间轴回放、空间缩放、数据导出与报告生成，为执法与应急处置提供决策依据。

五、产品优势

1. 识别精度与边界精度行业领先

亚像素边界刻画 + 多光谱深度融合，复杂水域与低浓度污染仍保持高识别率。

2. 监测范围广、时效快、成本低

替代传统人工定点采样，实现大面积水域快速巡检，时效性提升、人力成本大幅下降。

3. 混合污染与复杂形态适应性强

可准确区分油膜 + 藻华、赤潮 + 油斑等叠加污染，对不规则边界、分散斑块适应性优异。

4. 预测预警能力强，支撑应急处置

提前预判污染扩散路径与范围，为拦截、治理、管控争取时间，降低污染危害。

5. 系统高效轻量化，算力占用低

采用参数化流形表示与局部更新策略，处理速度比同类亚像素方法快 3–5 倍，内存占用降低 40%~60%。

6. 专利技术壁垒高，应用场景广

发明专利技术保护，可广泛用于河流、湖泊、水库、近岸海域、工业园区排水口等水环境监测。

五、利害关系

经查，成果受让方与该职务科技成果完成人之间无利害关系。

六、异议处理

任何单位和个人如果对公示名单有异议，可在公示期内以书面形式提出，并列举异议理由和相关证明材料。以个人名义提出异议的，需要写明自己的真实姓名、单位、联系地址及电话等；以单位名义提出的，需加盖单位公章。原则上匿名异议不予受理。

七、联系方式

北京中知中科技术开发有限公司科技成果转化委员会

地址：北京市丰台区航丰路1号时代财富天地4号楼805

邮箱：19910202367@163.com