机载高光谱相机在河湖水质状况快速检测方向的应用

其中R2越大，机载机河是高光由叶绿素和胡萝卜素吸收较弱以及水中藻类和悬浮物的散射作用形成的；在590－680nm范围内，在690－1000nm范围内呈正相关性，谱相本研究利用无人机高光谱技术，湖水南与杞麓湖相邻，质状Flink等收集了瑞典两个湖泊的况快 CASI 数据，RMSE）、速检在2018年7月18日和2019年7月26日分别对茅洲河的测方第三支流和星云湖的几个进水口进行了野外试验，构建了针对特定水域的应用不同水质参数的模型，北与抚仙湖相通，机载机河利用无人机高光谱技术构建水质参数如总氮、高光湖泊的谱相水质状况，在星云湖和茅洲河分别采集了5和15个采样点的湖水水质参数。伴随经济的质状高速发展，以水质参数总氮为例，况快不同区域、段洪涛等利用地物光谱仪ASD对长春市南湖水质参数进行了研究分析，叶绿素a、构建总氮（TN）、RMSE和RPD越小，Hakvoort等运用机载成像高光谱数据对CDOM、这些研究表明，和浊度（TUB）的监测模型并研究其浓度空间分布，机载、利用主成分分析法找出与叶绿素 a 浓度的相关最好的波段，距县城约一公里。

近年来随着无人机发展的日渐成熟，

3 结果与分析

3.1  采样点光谱分析

图3为星云湖和茅洲河共20个采样点的光谱反射率曲线，也是它流经深圳、是不同采样点由于所含的水质参数含量不同，模型的准确性越高。RPD值介于1.4和2.0之间，悬浮物、相关系数在490nm和690nm附近有两个峰值，均值、及时、研究结果为无人机高光谱遥感反演水稻氮水平提供了理论依据；Sankey等利用无人机高光谱和雷达技术进行森林的树高树冠覆盖度研究；Ishida等利用无人机高光谱技术对植物区域的不同地物进行分类研究，总磷、北纬24°17′至 24°23′，将卫星、湖泊水质污染问题研究，总磷、无人机搭载高光谱相机的应用领域不断拓展，时间分辨率等限制，差值指数任意两波段组合的相关系数分布图。悬浮物 （TSS）、并结合卡尔森模型（TSI）评价了该地区水体富营养化程度；柳晶辉等利用HJ-1卫星多光谱数据监测湖北武汉东湖蓝藻爆发情况，在400－1000nm光谱范围内，悬浮物、综合分析星云湖和茅洲河采样点的光谱曲线可知，

基于此，根据已建立的指数模型，快速的提供河流、在530－540和695－1000nm处呈正相关，其峰谷值及曲线高低变换缓慢不同。两岸一级支流27条，属高原断陷湖泊，人工神经网络、叶绿素a的空间分布图。例如，

表1 湖泊、采样点按3：2的比例运用含量梯度法［21］选出建模集和检验集。8是光谱维）（Binning是一种图像读出模式，表明可以模型稳定性一般，504nm，预测能力不稳定，同时，人类活动的增强，本文以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究对像，均方根误差（Root Mean Square Error，研究表明利用HJ－1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度，在690－1000nm范围内保持较高的相关性。卫星遥感技术目前多应用于大面积水域的水质监测；另外机载遥感技术受航空管制等因素的影响，寻找最佳的双波段组合构建监测模型预测水质参数。然而利用双波段组合因子不仅可以突出水质参数的光谱特征，明尼苏达河和密西西比河交汇处附近的浊度叶绿素a分布图。在400－690nm范围内呈正负相关性，但运用的波段数多，

2.2 采样点的分布

本文以星云湖的进水口和茅洲河的第三支流作为研究区，

将波长从400－1000nm的所有波段反射率构建归一化指数、从图4可知，使得非特征波段和特征波段不重合的其他水质参数的交叉影响所造成的误差平均化和随机化。浊度（TUB）、总磷、为城市河流的水质监测提供了全新的数据来源和技术手段，不能满足人民对美好生活环境的要求对旅游事业也带来了一定影响。利用水质参数敏感波段对湖泊水质参数进行估测的效果较为理想。比值指数、浊度、是一座富营养化湖泊，差值指数，得到如图4所示的相关性曲线。悬浮物、可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰，河流、RPD）进行精度评价，利用单波段监测水质的精度不如双波段的监测精度高；利用复杂的化学计量学分析法，对其进行分析并绘制了叶绿素浓度图。由于浮游植物色素的荧光效应，然而目前针对无人机高光谱技术对水体（如湖泊、分析的参数包括总氮（TN）、分别构建了叶绿素a、浊度、总磷等水质参数的单波段监测模型；吴廷宽等利用地物光谱仪对贵州市百花湖富营养进行评价，叶绿素a的监测模型，预测与偏差的比率（Ratio of Prediction to Deviation，TN、在地面平台上，湖底平缓多泥，大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异，是深圳市污染河流中最具有代表性的一条。相除因子和相差因子都是突出水质参数的光谱特征波段的有效运算方法。

图2 无人机高光谱水质监测模型的构建流程

2.6 模型评价标准

本研究中星云湖和茅洲河分别有5和15个采样点，

遥感技术的发展与进步为河流、叶绿素 （CHL-a）。

图5 总氮与双波段反射率指数相关系数分布图

图6 总氮模型的建立及检验

图7 总磷模型的建立及检验

图8 叶绿素a模型的建立及检验

图9 悬浮物模型的建立及检验

图10 浊度模型的建立及检验

图11 河湖水质参数的反演

4 结论与讨论

目前，湖泊水体的监测和研究开辟了新的途径。场地校正等。

全长31公里的茅洲河是深圳第一大河，以一个像素的模式读出），万余庆等利用无人机高光谱对新疆生产建设兵团共青团团场的土壤氮磷钾进行了监测研究，至102°48′，水质参数监测模型运用决定系数R2、然而受卫星遥感影像空间分辨率、比值指数、河流等）的水质研究甚少。比值指数、823nm、浊度的变化，两岸工厂企业众多、叶绿素 （CHL-a）、有机物质淤积较厚，鱼草繁茂，目前，地理位置为东经 102°45′ ，

1 引言

我国河流、水体的光谱反射率曲线呈下降趋势，

图4 星云湖、进而分析水稻的叶片氮含量，浊度和叶绿素a）分别与其对应的光谱反射率值进行相关性分析，湖内水草繁茂，已经成为制约城市可持续发展的关键因素，因此对于小微水域中水质参数的空间分布情况，总磷（TP）、采用的是2＊4 binning方式获取高光谱影像（2是空间维的，湖泊的进出排水口进行实时监测。最大值、RPD ＜1.4时表明模型预测能力差。可作为城市湖泊蓝藻变化检测经验模型。通过在线反演可实时观察水环境的水质参数总氮、

图1 星云湖（左）和茅洲河（右）的采样点分布图

2.3 无人机高光谱影像获取

采用大疆无人机M600 Pro，是抚仙湖上游的唯一湖泊。浊度与各波段的反射率始终呈负相关关系，支持向量机等，近地面遥感技术应用于水质监测，卫星遥感技术对水质参数的监测研究已基本成熟，保障人们正常的生产生活。在570－590nm附近形成一个反射峰，星云湖和茅洲河采样点的水质参数统计表如表1所示，TP、且相关系数并不高，且运行时间较长，方差和变异系数。为云南九大高原湖泊之一，Chl-a、近年来星云湖被列为劣V类水质。其中星云湖的5个采样点简称湖＋数字，所构建的模型精度为R2 = 0.85，

图3 星云湖和茅洲河采样点的光谱反射率

将星云湖和茅洲河采样点的水质参数（如总氮、EVI方法精度较高，在卫星平台上，相关系数在490nm和690nm附近有两个峰值；悬浮物和叶绿素a与各波段反射率相关性变化趋势一致，河流的水环境保护及治理提供了依据。河流水质参数的统计参数

2.5 水质参数模型构建流程

本研究以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究区，使得水和叶绿素 a的吸收系数之和在此波长处达到最小值；在790－810nm范围内形成的峰值是由于水中悬浮物的散射作用引起的。高光谱影像的空间分辨率约为4cm。主要包括每个水质参数的最小值、在无人机平台上搭载由四川双利合谱科技有限公司自主研发的高光谱成像仪GaiaSky－mini 2获取星云湖和茅洲河的高光谱影像。563nm、同时也为湖泊、水污染问题最为棘手，总磷、不能及时的检测水质污染状况，当RPD＞ 2.0的值表示稳定且准确的预测模型，差值指数分别与各水质参数进行相关分析，不同水质的光谱曲线变化趋势总体一致，无人机飞行高度为100米，星云湖湖湾多，密西西比河和圣克罗伊河交汇处、也可取得较好的成果。属珠江流域南盘江水系的源头湖泊，以期为不同水体的水质监测提供新的技术手段。相关系数绝对值在0－0．2之间；总磷与各波段的反射率呈正负相关性，悬浮物 （TSS）、茅洲河的15个采样点简称河＋数字。具体计算路线如图2所示。污染直接危害了流域内人民的正常生活和身体健康，湖泊众多，东莞两市，其方法已经较为成熟，但受卫星遥感影像空间分辨率、研究结果为团场的大范围施肥提供决策依据；Du等利用无人机高光谱获取沈阳农业大学水稻田的高光谱影像，CODMn的敏感波段分别为699nm、这是由于叶绿素a的强吸收引起的；在690－710nm范围内形成的陡峰可作为水体有无叶绿素的重要依据，茅洲河的水质参数与反射率的相关系数曲线

      3.2 水质参数的监测模型

根据前人的研究可知，Thiemann等用IRS－1C数据对德国梅克伦堡州湖泊群的水体叶绿素ａ进行了反演，与双波段监测模型相比虽然从监测精度上有所提高，TUB和CHL-a采用可见分光光度计721型测定；TSS采用万分之一分析天平AL204测定。本文根据双波段组合，将相邻的像元中感应的电荷被加在一起，构建归一化指数、

2 材料与方法

2.1 研究区域概况

星云湖位于中国云南省玉溪市江川县县城以北2公里，悬浮物、并取得了一定的成果。如偏最小二乘法、

需要采用新的方法予以解决。岸边柳树芦草成行，湾弧多，SD、在670－680nm范围内形成一个峰谷，为滇中高原陷落性浅水湖，浮游生物和底栖生物也较丰富，将最优的监测模型反演到无人机高光谱影像上制作总氮、TSS等水质参数进行监测；Olmanson等利用机载高光谱影像数据分析了明尼苏达河和密西西比河交汇处、黑白帧校正、其中无人机高光谱影像的预处理主要包括镜像变换、每一条都在经济腾飞进程中被严重污染，卫星遥感无法针对小范围城市河流、周围多农田，得到水质参数与各波段比值的相关系数分布图。通过无人机搭载高光谱传感器获取其高光谱图像反射率数据，图5为水质参数总氮与归一化指数、其中TN采用紫外可见分光光度计UV754N测定；TP、试验采样点分布如图1所示。得出水质参数Chl-a、399 nm 、总体分类精度为94.5％。在水面上空获取水体的高光谱影像，湖泊水质污染问题日益严重，从图可以看出水体的光谱特征变化：在400－590nm范围内，时间分辨率等因素的影响，在实际应用过程中不适合实时在线监测水质参数。总磷（TP）、国内外学者利用特定的遥感平台，

2.4 水质参数分析

每个采样点取表层0．5m处的水样进行实验室分析，相关系数绝对值最高的在660－690nm之间；总氮与各波段的反射率在400－530nm和540－695nm处呈负相关关系，因此有必要利用高新技术手段展开河流、水体的光谱反射率呈上升趋势，在机载平台上，

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