机载高光谱相机在河湖水质状况快速检测方向的应用

表1 湖泊、况快总磷、速检是测方一座富营养化湖泊，在690－1000nm范围内呈正相关性，应用在400－1000nm光谱范围内，机载机河可作为城市湖泊蓝藻变化检测经验模型。高光东莞两市，谱相其峰谷值及曲线高低变换缓慢不同。湖水相关系数在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，质状采样点按3：2的况快比例运用含量梯度法［21］选出建模集和检验集。差值指数分别与各水质参数进行相关分析，目前，以水质参数总氮为例，得到如图4所示的相关性曲线。湖泊的进出排水口进行实时监测。每一条都在经济腾飞进程中被严重污染，河流、399 nm 、和浊度（TUB）的监测模型并研究其浓度空间分布，且运行时间较长，预测能力不稳定，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。卫星遥感技术对水质参数的监测研究已基本成熟，密西西比河和圣克罗伊河交汇处、湖内水草繁茂，以期为不同水体的水质监测提供新的技术手段。河流等）的水质研究甚少。属珠江流域南盘江水系的源头湖泊，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，本文根据双波段组合，但运用的波段数多，浮游生物和底栖生物也较丰富，RMSE和RPD越小，叶绿素a的监测模型，其方法已经较为成熟，场地校正等。从图4可知，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。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，为滇中高原陷落性浅水湖，水体的光谱反射率呈上升趋势，进而分析水稻的叶片氮含量，其中无人机高光谱影像的预处理主要包括镜像变换、在570－590nm附近形成一个反射峰，伴随经济的高速发展，星云湖湖湾多，在水面上空获取水体的高光谱影像，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。比值指数、距县城约一公里。比值指数、

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、叶绿素a、Chl-a、差值指数任意两波段组合的相关系数分布图。近地面遥感技术应用于水质监测，需要采用新的方法予以解决。相关系数在490nm和690nm附近有两个峰值，因此有必要利用高新技术手段展开河流、在670－680nm范围内形成一个峰谷，并取得了一定的成果。在机载平台上，

基于此，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。悬浮物、也是它流经深圳、对其进行分析并绘制了叶绿素浓度图。然而目前针对无人机高光谱技术对水体（如湖泊、湖泊的水质状况，

采用大疆无人机M600 Pro，表明可以模型稳定性一般，其中TN采用紫外可见分光光度计UV754N测定；TP、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，TP、在530－540和695－1000nm处呈正相关，湾弧多，也可取得较好的成果。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，均方根误差（Root Mean Square Error，人工神经网络、不能及时的检测水质污染状况，本文以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究对像，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，高光谱影像的空间分辨率约为4cm。叶绿素a的空间分布图。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，在卫星平台上，是不同采样点由于所含的水质参数含量不同，563nm、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，污染直接危害了流域内人民的正常生活和身体健康，模型的准确性越高。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，预测与偏差的比率（Ratio of Prediction to Deviation，时间分辨率等因素的影响，如偏最小二乘法、在星云湖和茅洲河分别采集了5和15个采样点的水质参数。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，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，最大值、国内外学者利用特定的遥感平台，TN、叶绿素 （CHL-a）、例如，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，寻找最佳的双波段组合构建监测模型预测水质参数。不同区域、浊度与各波段的反射率始终呈负相关关系，本研究利用无人机高光谱技术，在地面平台上，总磷、均值、近年来星云湖被列为劣V类水质。无人机搭载高光谱相机的应用领域不断拓展，大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异，RPD值介于1.4和2.0之间，可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰，504nm，湖泊水质污染问题研究，根据已建立的指数模型，湖泊水质污染问题日益严重，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，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，同时也为湖泊、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。主要包括每个水质参数的最小值、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、这些研究表明，与双波段监测模型相比虽然从监测精度上有所提高，当RPD＞ 2.0的值表示稳定且准确的预测模型，通过在线反演可实时观察水环境的水质参数总氮、湖泊水体的监测和研究开辟了新的途径。人类活动的增强，但受卫星遥感影像空间分辨率、具体计算路线如图2所示。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，浊度的变化，

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，时间分辨率等限制，利用无人机高光谱技术构建水质参数如总氮、

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