引言

對河道水質進行常態化監測，是河流生態環境系統健康維護的重要基礎性工作。河流水域水質的監測方法一般有三種，分別是傳統理化監測技術、生物監測技術以及遙感監測技術。傳統理化監測技術方法是采用物理與化學的檢測儀器對水質樣本進行監測分析，該方式具有精準的檢測數據，可以作為有效的執行依據，但是比較消耗人力與時間，采集樣本的頻次也比較低，采集的數據較離散，無法直觀地呈現效果。生物監測方式主要是采用生物體對環境污染變化所產生的反應，來表示該環境現階段被污染的具體情況，具有可以連續數據采集、數據的精準性較高的特點，但是該方式前期需要投入的資金較大，成果可能出現局部不連續，也無法直觀呈現。遙感監測技術監測河流水域的水質，主要是利用水質中不同物質對光波表現出光譜特性，進行遙感光譜技術波段測試，對河流水域水質參數分析，然后形成河流水源水質參數反演效果圖，該方法可以有效地呈現出河流水質的空間分布情況與對應的變化，及時發現河流水源中的污染物，然后進行污染物遷移特性分析，具有成本較低、監測范圍較廣、監測速度較快、監測分析結果直觀可視化等優勢，但也存在時空分辨率較低、抗干擾性較低等缺點。本文從高光譜技術的基本原理、無人機載高光譜技術的優勢、基本工作流程，再到現場數據采集、內業數據處理、 數據反演和分析，進行機載高光譜技術在城市河道水質監測中的應用研究。

2、高光譜技術基本原理

高光譜技術是采用連續且較窄的波段光譜對地面物質、水質等進行遙感成像。無人機載高光譜環保技術主要是無人機高光譜環境保護監測技術，采用先進的無人機高光譜遙感技術對水流域范圍中的水質進行及時性、高效性、精細化的光譜信息采集。然后搭建該區域內的水質反演模型圖，實現對整個監測區域內的濃度因子監測，快速、可靠、高效地進行定性、定量的水質指標計算與分析，為精準明確污染源、水環境治理提供科學的判斷數據。而單波段反射率與各水質參數之間的相關性不強，為此構建波段組合形式，選擇波段比值法，計算波段比值與各參數之間的相關性系數，進一步確定各參數的特征波段，如表 1 所示。

表 1 水質參數對應特征波段

3、無人機載高光譜技術

3.1 技術特點

無人機高光譜技術是利用不同物質對不同的波長呈現出不同的特征屬性，然后采用光譜對這些物質特征屬性進行判斷，分析出該物質的屬性，并結合先進的無人機載技術進行全流域不間斷的掃描勘查。該技術具有信息量大的全息光譜功能、不定時的高頻度巡航功能以及深度學習功能等，具有無人機低空的精細化與干擾小的特點 。通過采用無人機機載高光譜技術具有如下幾點優勢：（1）搭建一套具有清潔生態小流域全流域、連續、高效的水質監測方法體系，可以實現線上線下同步聯動、 各方參與的生態清潔小流域長效管理機制。（2）融合大數據技術、人工智能技術、GIS 技術等新興先進技術，可以有效地突破傳統水質監測技術的局限性，提升監測區域內水質評估系統的智能化、數字化能力。（3）實時監測水質的時空變化情況、污染物時空遷移趨勢以及污染源回溯等，精準把控濃度異常區域的現場勘查。無人機高光譜遙感技術采集示意圖如圖 1 所示。

圖1 無人機高光譜遙感技術采集示意圖

3.2 工作流程

采用無人機載高光譜技術進行監測的主要流程是：首先對勘查測區周邊環境進行信息采集；以此為基礎進行無人機飛行航行的規劃，執行無人機的數據采集，并確保測試區域的數據采集完整性；之后人工進行實地采樣樣本數據分析；最后進行高光譜分析，結合該區域的地面水質采樣結果，搭建水流域的水質反演模型效果圖， 通過對流域水質反演分析，精準掌控水域的污染情況。無人機載高光譜技術監測流程如圖 2 所示。

圖 2 無人機載高光譜技術監測流程圖

3.3 數據反演

基于河流的光譜成果圖對河流拼接好的影像進行裁剪，去除河流兩岸并保留水體水質部分的數據，然后進行水質數據的全流程反演處理，輸出反演結果。數據反演的精度分析，是對各水質參數化驗數據和反演數據進行反演準確率計算，公式如下：

其中：A為反演準確率；mi為某點化驗數據；ni為某點高光譜反演數據；

為化驗數據平均值。

在較為理想的觀測條件下，通過對大量實測數據進行對比計算，反演準確率最大可達到 85%。

無人機載高光譜技術在河道水質監測中的應用

4.1 數據采集

根據物質對波長所展現出的不同特性，就可以利用高光譜技術分別判定監測水質中相關物質的屬性。比如從水質檢測關鍵參數指標出發，選擇覆蓋400~1000nm波段范圍的機載高光譜設備，可有效監測水體中葉綠素a、 總氮、總磷、氨氮、總懸浮物、化學需氧量、溶解氧等濃度信息，在水質光譜分析中，對550~650nm波長的光進行分析賦值，即可反演水中溶解氧和氨氮濃度。具體的數據采集過程是同一天的時間段內，通過對某 一區域內六段河道區域進行4架次無人機載的現場數據采集，每段河道的實際作業距離在1.2~2.5km 之間。獲取原始數據量約為229GB，實際作業情況如表 2 所示。

表 2 無人機載高光譜采集信息統計

本次數據采集現場情況為四段河流，一共完成了32個采集水質樣本點，詳細點位分布圖如圖 3 所示。

圖 3 水質樣本采集點分布圖

本次化驗結果主要是針對溶解氧、高錳酸鹽、氨氮等 指標的溶度進行實驗室檢測。其中：總磷采用鉬酸銨分光光度發，氨氮采用水楊酸分光光度法，溶解氧采用碘量法，高錳酸鹽指數采用堿性滴定法。

4.2 數據處理

將無人機載高光譜技術所采集的數據信息進行數據處理，數據的處理方式包括了輻射校正、反射校正、幾 何校正以及波段裁剪等 。主要步驟或環節為：（1）輻射校正是采用輻射定標文件對數據進行校正；（2）反射校正是通過反射布的平均光譜文件對數據進 行校正；（3）幾何校正是對數據進行地理校正，保證數據位置的精度。由于數據采集、POS 定位、校正算法等原因，都會導致單景影像的位置發生不同程度的變化。因此，需要在一定程度上進行影像的幾何校正；（4）波段裁剪對高光譜數據進行波段裁剪，保留 400~1000nm波段的數據。將多架次數據完成影像拼接工作，一般可以采用影像拼接處理，調整羽化值，并且設置勻色參數，使拼接后的數據無明顯色差。拼接后的高光譜效果（河流A至B 段）如圖 4 所示。

圖4 河道 A 到河道 B 高光譜成果圖

4.3 反演效果

基于河流的光譜成果對河流水質數據進行全流程反演處理，輸出反演結果。其中，溶解氧的反演效果如圖 5 所示。

圖 5 河道 A 到 B 的溶解氧（DO）反演效果圖

4.4 對比分析

無人機高光譜技術的實測應用反演結果，與同步取樣的水質分析的對比，具體結果如表 3 所示。以溶解氧為例，反演數據相對于化驗數據有波動，但整體保持了相近的變化趨勢（圖 6）。經計算，本次實測數據溶解氧反演準確率為 80.7%。

圖6 溶解氧化驗和反演曲線

4.5 污染判定

通過對高光譜反演異常點的分析，可以判定疑似污染點。高光譜反演進行疑似污染點的判讀與劃定，是根據采集水樣的監測結果，將超標因子高錳酸鹽、氨氮、溶解氧及總磷作為本次反演結果中關注的污染物。基于高光譜反演效果圖中污染物總磷、氨氮、溶解氧 及高錳酸鹽的濃度的變化趨勢（由綠變紅 / 黃片區），劃定原則為將紅色 / 黃色突出位置標定為疑似污染點位，最終標定9個疑似污染點位，成果整體分布情況如圖 7 所示，其中河流 B 其中一處水質異常點如圖 8 所示。

圖7 河道 A 至河道 B 疑似污染點分布圖

圖8 疑似污染點高光譜反演結果圖

通過河流疑似污染點位分析，1-1 號疑似污染點位于河流B西側，南面為住宅區，推測可能為雨水或者污水排放導致該處水質數值異常。疑似點位的高光譜反演結 果如表 4 與圖 8。結合疑似污染點大部分位于居民住宅區附近的情況，推測生活污水以及雨水的排放是導致水質異常的主要原因。

表 4 疑似污染點高光譜反演結果

根據《地表水環境質量標準》（GB 3838-2002），疑 似污染點高錳酸鹽指數為5.9，屬于 III 類水標準（≤ 6）， 其余三個因子為 IV 類水標準，提示該處有污染可能，應予及時處治。

5、結論

本文通過基于高光譜技術，采用無人機載的方式，應用于城市河道水質監測，得出了如下基本結論：（1）無人機載高光譜技術對河道水質監測具有可行性。（2）通過與同步采集水樣化驗數據對比，該技術有效，且具有一定的可靠性。（3）該技術對污染異常點的發現，具有優勢。（4）重復掃描可提高反演精度，再次采樣分析也有助 于數據判讀的可靠性。

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