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        無人機載高光譜儀在八里湖水質(zhì)監(jiān)測中的應用研究

        2020-09-29 06:41:46常婧婕鄧燕青陳斯芝殷曉杰
        水利科技與經(jīng)濟 2020年9期
        關(guān)鍵詞:水質(zhì)

        常婧婕,鄧燕青,陳斯芝,殷曉杰,蔡 倩

        (1.江西省水文局,南昌 330001; 2.南昌市水文局,南昌 330001; 3.九江市水文局,江西 九江 332000)

        1 概 述

        無人駕駛飛機簡稱無人機,英文縮寫為UAV,是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。無人機涉及傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、信息處理技術(shù)、智能控制技術(shù)以及航空動力推進技術(shù)等。

        高光譜遙感是在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內(nèi),獲取許多非常窄且光譜連續(xù)的影像數(shù)據(jù)的技術(shù),是在傳統(tǒng)的二維遙感的基礎(chǔ)上增加了光譜維,形成的一種獨特的三維遙感[1]。不同的物體會表現(xiàn)出不同的光譜反射和輻射特征,運用具有高光譜分辨率的儀器,通過獲取圖像上任何一個像元或像元組合所反映的物質(zhì)的光譜特性,經(jīng)過后續(xù)數(shù)據(jù)處理,就能達到快速區(qū)分和識別物質(zhì)的目的。

        高光譜遙感的成像光譜儀具有光譜分辨率高、光譜范圍寬的顯著特點,可以分離成幾十甚至數(shù)百個很窄的波段來接收信息,所有波段排列在一起能形成一條連續(xù)的、完整的光譜曲線。高光譜遙感技術(shù)已廣泛應用到環(huán)境監(jiān)測、資源調(diào)查、工程建設(shè)等各個領(lǐng)域。礦產(chǎn)資源勘探、巖石礦物識別和填圖等一直是高光譜技術(shù)發(fā)展和應用的主要方向[2]。高光譜遙感憑借其高光譜分辨率的優(yōu)勢,在植被研究中的應用已從植被遙感擴大到生態(tài)意義方面[3]。

        無人機載高光譜遙感技術(shù)因其靈活機動的特點在近海及小范圍的水質(zhì)監(jiān)測中發(fā)揮了重要作用,水質(zhì)監(jiān)測近些年成為無人機高光譜成像設(shè)備的應用研究熱點領(lǐng)域之一。

        本文利用無人機搭載的高光譜成像設(shè)備完成水體光譜數(shù)據(jù)的采集,并對比分析采集的光譜數(shù)據(jù)和實驗室檢測數(shù)據(jù),通過定量模型估測水質(zhì)參數(shù)濃度,為后續(xù)該技術(shù)在水質(zhì)監(jiān)測中的應用推廣提供數(shù)據(jù)支持。

        2 研究方法

        2.1 研究區(qū)概況

        八里湖位于九江市區(qū)西部,涉及九江市潯陽區(qū)、濂溪區(qū)和柴桑區(qū)。湖區(qū)地理位置處于E115°53.4′-E115°57.2′、N29°37.6′-N29°42.2′之間。流域東鄰鄱陽湖,南毗博陽河,西靠賽城湖,北毗長江。湖區(qū)主要承接廬山西北面沙河、十里水等支流坡面匯流,總集水面積273 km2。湖區(qū)南北長、東西窄,呈不規(guī)則分布,岸線總長29 km。

        2.2 數(shù)據(jù)獲取

        機載高光譜監(jiān)測范圍為八里湖十里河入湖口處附近水域。測區(qū)位于九江市八里湖東側(cè)(29°41′21.82″N 115°57′20.88″E),為長寬均約1 km左右的不規(guī)則區(qū)域,面積約0.86 km2(圖1紅框內(nèi))。共計利用機載高光譜設(shè)備,飛行3架次,完成測區(qū)內(nèi)湖面的高光譜數(shù)據(jù)采集。同時,對同片水域均勻布設(shè)水質(zhì)斷面,采樣點布設(shè)見圖1,分析參數(shù)包括葉綠素a、懸浮物、總氮、總磷。

        圖1 采樣點布設(shè)圖

        3 結(jié)果與分析

        3.1 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理

        水體中的各個重要光學成分濃度發(fā)生變化時,必將引起水體光學性質(zhì)的變化,主要表現(xiàn)為水體的吸收和散射特性的變化,進而導致水體離水反射率的變化,如懸浮物在可見光波段反射率與濃度顯著呈正相關(guān)。造成水體反射率變化的主要原因是水體中各種物質(zhì)的濃度存在差異,根據(jù)水體的反射率等光學信息與相應物質(zhì)的濃度之間的特定關(guān)系,可以建立相應的模型算法,對水體中葉綠素、懸浮物等各種指標的濃度和分布等信息進行反演。

        3.2 葉綠素a高光譜數(shù)據(jù)分析

        葉綠素a濃度分布范圍0.017~0.067 mg/L,主要分布在0.02~0.04 mg/L之間,水體富營養(yǎng)化明顯。見圖2。

        圖2 無人機航飛高光譜影像圖和葉綠素a濃度空間分布圖

        3.3 總氮高光譜數(shù)據(jù)分析

        總氮濃度分布范圍1.45~2.5 mg/L,主要分布在1.66~1.975 mg/L之間,表現(xiàn)為IV-劣V類水之間,水體富營養(yǎng)化明顯。見圖3。

        圖3 無人機航飛高光譜影像圖和總氮濃度空間分布圖

        圖4 無人機航飛高光譜影像圖和總磷濃度空間分布圖

        3.4 總磷高光譜數(shù)據(jù)分析

        總磷濃度分布范圍0.15~0.25 mg/L,主要分布在0.17~0.21 mg/L之間,表現(xiàn)為IV-劣V類水之間,水體富營養(yǎng)化明顯。見圖4。

        3.5 懸浮物高光譜數(shù)據(jù)分析

        懸浮物濃度分布范圍0~25 mg/L,主要分布在5~12.5 mg/L之間,水體透明度較高。見圖5。

        圖5 無人機航飛高光譜影像圖和懸浮物濃度空間分布圖

        3.6 水質(zhì)參數(shù)遙感反演驗證

        在無人機高光譜遙感水質(zhì)飛行采集的同時,對同片水域進行了水質(zhì)采樣分析。通過高光譜水質(zhì)遙感技術(shù),反演了相應指標的濃度值,依據(jù)位點的經(jīng)緯度坐標,對相同位點的指標數(shù)值進行了提取,各點位的測定值和反演值見表1。

        通過偏差分析表明,各位點的指標值平均偏差控制在20%以內(nèi),偏差分析結(jié)果表明差異在可控范圍。見表2。

        表1 原位采樣點水質(zhì)參數(shù)國標法測定值與遙感反演值

        4 結(jié) 論

        1) 實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)對比精準化。通過實驗室檢測數(shù)據(jù)對遙感反演經(jīng)驗模型進行的驗證可見,模型各指標偏差在可控范圍內(nèi)。將無人機載高光譜反演結(jié)果和水質(zhì)常規(guī)檢測結(jié)果比對,水質(zhì)類別評價一致性較高,高達80%??偭缀涂偟獢?shù)據(jù)保持一致性為90%,體現(xiàn)了在湖泊Ⅳ-Ⅴ類水數(shù)值范圍內(nèi)的一致性。葉綠素a和懸浮物的高光譜結(jié)果和實驗室檢測結(jié)果都有非常高的一致性。葉綠素a兩者的平均濃度值之差只有2.8 ug/L,

        達到了國標檢測方法中的高濃度(>20 ug/L)標準偏差的水平(1.35~2.79 ug/L),懸浮物兩者的平均濃度值之差只有1.69 mg/L,低于文獻報道的水質(zhì)懸浮物測定的擴展不確定度(2 mg/L)[4]。

        2) 實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取的多元化。不僅能夠獲取模型反演得到的水質(zhì)數(shù)據(jù),還能得到高清化遙感影像,且分辨率較高。除了水質(zhì)數(shù)據(jù)結(jié)果,更能夠直觀感受查看水域狀況。

        3) 實現(xiàn)測定指標梯度的可視化。能夠較好地測定各水質(zhì)指標的濃度以及濃度梯度空間分布圖,并形成可視化地圖。

        4) 實現(xiàn)監(jiān)測大范圍的機動化。相較于傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測手段,本文所研究的無人機載高光譜儀通過模型得到各參數(shù)的數(shù)據(jù),省掉了繁瑣的野外采樣及實驗檢測過程,具有更省時、省力、快速、監(jiān)測范圍廣等優(yōu)點,能夠及時地監(jiān)測水域的最新水質(zhì)狀況。

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