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一、項目背景

傳統的河流、湖泊水質監測主要是采用實地采樣和實驗室分析等方法，這種監測方法需要在河流、湖泊內定點、定剖面進行，通過常年累月的監測、記錄和實驗室分析，雖然能夠達到一定的數據精度，但是不能反映河流、湖泊水質的總體時空狀況，且費時費力、監測區域有限，只具有局部和典型的代表意義，不能滿足實時、快速、大尺度的監測和評價要求。

利用無人機高光譜遙感技術為河流、湖泊水體的監測和研究開辟了新的途徑。遙感水質監測技術具有高動態、低成本和宏觀性等顯著特點，在河流、湖泊水質污染研究方面有著常規檢測不可替代的優點。它既可以滿足大范圍水質監測的需要，也可以反映水質在空間和時間上的分布和變化情況，彌補了單一采用水面采樣的不足，同時還能發現一些常規方法難以揭示的污染源的分布以及污染物的遷移特征和影響范圍，為科學布設水面采樣點提供依據。高光譜遙感由于其高精度、多波段、信息量大等特點被廣泛應用于遙感水質監測，大大提高了水質參數的估測精度。伴隨著高光譜遙感技術的不斷進步，水質監測已由定性描述轉向定量分析，同時可監測的水質參數逐漸增加，反演精度也不斷提高，在水資源的保護、規劃和可持續發展方面發揮了重大作用。

二、項目整體實施方案

無人機高光譜水環境監測技術路線圖

利用地面光譜數據和水質參數監測結果構建水質參數的反演模型，將最優的模型應用到無人機高光譜影像上完成空間分布圖制作。具體的技術流程如上圖所示。

無人機高光譜成像系統要實現水質定性定量從宏觀空間和時間上污染分布變化，不簡單是高光譜數據采集，要實現空間分布及定量測量，除了需要配置匹配相關檢測設備 （無人機成像高光譜、地物光譜儀、多參數水質檢測儀等），后續專業性處理軟件及數據算法模型、數據處理服務更為重要。

2.1  無人機高光譜影像獲取

iSpecHyper系列多旋翼無人機高光譜成像系統是萊森光學（LiSen Optics）一款基于小型多旋翼無人機機載高光譜成像系統，該系統由高光譜成像相機、穩定云臺、機載控制與數據采集模塊、機載供電模塊等部分組成。iSpecHyper機載無人機高光譜成像系統采用了獨有內置或外置掃描系統和增穩系統，成功克服了小型無人機系統搭載推掃式高光譜相機時，由于無人機系統的震動造成的成像質量差的問題，同時具有高光譜分辨率和優異的成像性能。

主要技術特點：

△光譜范圍400-1000nm，分辨率優于3nm

△高性能分光系統、大靶面CCD圖像傳感器，高靈敏度、高像質

△全靶面高成像質量光學設計，點列斑直徑小于0.5像元

△通過地面站實時觀測飛機采樣地點并可利用地面站設置逐點采集的航線·數據預覽及矯正功能

高光譜曲線

2.2  地物光譜數據獲取

萊森光學iSpecField-HH/iSpecField-NIR/WNIR地物光譜儀專門用于野外遙感環境監測的最新產品，由于其操作靈活、輕巧方便、光譜測試速度快、光譜數據準確是一款真正意義上便攜式手持地物光譜儀，采用了工業級觸控彩色顯示屏幕，同時采用了獨有光學設計內置攝像頭（相機）、GPS、激光指示器、內置光學快門控制、操作軟件可設置自動采集模式（指定掃描次數和自動保存數據）使野外操作更加便捷方便，廣泛應用于遙感測量、水環境測量、農作物監測、森林研究、海洋學研究和礦物勘察等各領域。

便攜式地物光譜儀

手持式地物光譜儀

三、無人機高光譜水環境監測方案流程

△水樣采集與水質參數檢測

在研究區內選取20個采樣點，使用標準采樣器對水面至水下50cm的水柱進行取樣，并測定水質參數。懸浮物濃度(mg/L)、濁度(度)分別按照GB11901—89(1990年)[9]、GB 13200—91(1990年)[10]進行測定，同步開展水面高光譜數據測量。

△水面光譜實測數據采集與分析

使用iSpecFile-HH/iSpecFiled-WNIR地物光譜儀在350-1000 nm/350-2500nm波譜段內按照1 nm間隔采樣，水面光譜采用傾斜法進行測量[11]，每次測定前需對輻射儀進行校正，單個樣點重復采集5次，以均值為光譜反射值。

依據采集光譜數據繪制水面光譜反射曲線(圖1)。由圖1可以看出，采樣點在350~500 nm波段區間反射率變化基本一致，光譜反射率較低，這是由于水體葉綠素與其他可溶性有機物在該波段內的吸收率較高。反射率隨著波長的增加而增大，波峰出現在580 nm附近。達到峰值后，反射率隨著波長的增大迅速降低，在800~1 000 nm的近紅外波段趨近于0，這是由于純水的吸收波段主要在近紅外波段內。

圖1

△水質參數反演模型構建

通過逐波段遍歷構建歸一化差值光譜指數NDSI，計算其與懸浮物濃度、濁度間的Pearson相關系數。建立相關性分布圖4、圖5。觀察單波段反射率與水質參數間的相關系數分布(圖4)，水質參數的相關系數隨波長的變化呈現出相似的趨勢，即懸浮物濃度值越高，對應水體濁度值越高，這一現象與兩水質參數的定義相吻合[1]。分析相關系數等值線分布圖(圖5)，懸浮物濃度相關系數最大值為0.856，對應波長500、670 nm，其波段范圍與Gitelson等人文獻[15]的研究結果一致[15]；濁度相關系數最大值為0.874，對應波長540nm與625nm。本研究決定以和為自變量，分別構建研究區水庫的懸浮物濃度和濁度反演模型。

懸浮物濃度、濁度與反射波譜的相關性分布

  (a)懸浮物濃度                                                                   (b)濁度

以和為自變量，懸浮物濃度或濁度參數為因變量，利用決定系數R2與均方根誤差(RMSE)對線性模型、指數模型和乘冪模型進行評定，選擇最佳反演模型結構。如表1，線性模型 R2值最高，RMSE最低。因此，本文選擇線性模型作為兩種水質參數，并根據實測采樣點的光譜和水質參數，構建礦區水域懸浮物濃度與濁度的遙感反演結果。

水質參數反演模型分析

懸浮物濃度與濁度反演結果

△水質參數反演模型精度驗證

反演模型預測值與水質參數檢測值進行對比分析，經模型精度檢驗發現（圖7），模型預測值和實測值均勻分布在1:1趨勢線附近，模型精度滿足反演需要；R2值與前人基于衛星載荷的遙感水質參數反演結果相近文獻[6、,16-17]。因此，本研究構建的反演模型可以有效而快速地估測礦區水庫的懸浮物濃度與濁度。

圖7 懸浮物濃度與濁度實測值 VS 預測值

△無人機高光譜水質參數反演

將無人機獲取的同時期研究區高光譜影像數據，并結合構建的水質參數反演模型進行反演，繪制出水庫懸浮物濃度和濁度分布圖(圖8)。如圖8所示，礦區附近水域的懸浮物濃度在0~97 mg/L，多數處在4~13 mg/L；濁度則在0~45度，多數處在5~8度。水體較為清澈，無明顯污染現象，水庫邊界處的懸浮物濃度和濁度較高，與反演結果一致，符合實際實地調研結果。

圖8 礦區水域水質參數濃度分布

以實測光譜和采樣的水質參數為數據源建立反演模型，利用無人機高光譜遙感，實現水體懸浮物濃度和濁度的精準監測，通過實例驗證，得出以下結論：①采用波長500、670 和540 、625 nm計算的歸一化差值指數所構建的線性模型，可以作為懸浮物濃度與濁度的反演模型；②基于本文建立的水質參數反演模型，利用無人機高光譜遙感，可以快速監測小中型水域的水質參數。

無人機機載高光譜成像系統

          無人機機載高光譜成像系統是萊森光學（LiSen Optics）一款基于小型多旋翼無人機機載高光譜成像系統，該系統由高光譜成像相機、穩定云臺、機載控制與數據采集模塊、機載供電模塊等部分組。無人機機載高光譜成像系統采用了獨有內置掃描系統和增穩系統，成功克服了小型無人機系統搭載推掃式高光譜相機時，由于無人機系統的震動造成的成像質量差的問題，同時具有高光譜分辨率和優異的成像性能。

無人機機載高光譜成像系統配合定制開發的高性能穩定云臺，能夠有效降低飛行過程中無人機抖動引起的圖像扭曲與模糊。該系統與大疆M600 pro無人機完美適配，同時支持同類型的多種無人機，無人機機載高光譜成像系統廣泛應用于農業、林業、水環境等行業領域，系統支持配件升級及定制化開發，為教育科研、智慧農業、目標識別、軍事反偽裝等行業高端應用領域提供了高性價比解決方案。

典型應用

技術優勢特點

2  光譜范圍400-1000nm，分辨率優于3nm

2  高性能分光系統、大靶面CCD圖像傳感器，高靈敏度、高像質

2  全靶面高成像質量光學設計，點列斑直徑小于0.5像元

2  高光譜分辨率，大視場，數據采集效率高目標光譜實時匹配搜索功能

2  懸停拍攝與無人機推掃兩種工作模式，無需高精度慣導系統，圖像實時自動拼接·操作方便

2 監控拍攝效果·輔助取景攝像頭實時可見，無需專業無人機操控手，可實現單人操作·圖像實時回傳

2  通過地面站實時觀測飛機采樣地點并可利用地面站設置逐點采集的航線·數據預覽及矯正功能

2  輻射度校正、反射率校正、區域校正支持批處理

2  實時常用植被指數計算功能：歸一化植被指數（NDVI）、比值植被指數（RV）、增強植被指數（E/I）、大氣阻抗植被指數（ARVI）、改進紅邊比值植被指數（mSR705）、、Vogelmann紅邊指數（VOG）、光化學植被指數（PR）、結構不敏感色素指數（SIP）、歸一化氮指數（NDNI）、類胡蘿卜素反射指數1（CR11）、類胡蘿卜素反射指數2（CRI2）、花青素反射指數1（AR11）、花青素反射指數2（ARI2）、水波段指數（WB1）、歸一化水指數（NDW）、水分脅迫指數（MS）、歸一化紅外指數（ND）、歸一化木質素指數（NDL）、纖維素吸收指數（CAl）、植被衰減指數（PSRI）、調整土壤亮度的

2  支持自定義實時分析模型輸入功能

2  數據格式完美兼容Evince、Envi、SpecSight等數據分析軟件

數據采集分析軟件介紹

    采集功能：光譜相機控制，數據采集，自動曝光，自動掃描速度匹配，輔助攝像頭功能，支持遠程遙控，支持巡航+慣導采集模式，數據支持ENVI等第三方分析軟件。數據預處理功能：反射率校正、區域校正、輻射度校正、光譜及圖像數據預覽功能等（一年內免費更新）。

案例應用

主要技術指標

無人機高光譜在各領域的應用

一、農林領域應用

      l  農林災害監測

運用高光譜圖像監測農作物遭受病蟲害的程度和作物的長勢，根據圖像的顏色判斷病害程度。如下圖：

利用森林植被覆蓋度和土壤的相關指數監測森林火災的發生和燃燒嚴重程度，對大面積的森林火災評估有重要的經濟作用。

l  精細農林業數據監測

高光譜遙感在農業應用中監測作物的養分供應狀況，對于及時了解作物的長勢，采取有效的增產措施均具有積極的意義，主要針對作物養分失調的形態診斷和化學分析適用于有限面積的作物及土壤的診斷和分析。另外，當作物不止一種時，快速分類識別就非常重要，因為不同作物，肥料種類和用量都不一樣，如果只根據長勢圖施肥可能導致一些作物施肥過量而另一些施肥不足。無人機高光譜系統相比多光譜系統有更多譜段和更高光譜分辨率，因而可以在不同波長段獲取不同作物的不同響應，進而達到快速有效識別。其識別率可高達95%。

l  植被/農林生態調查

植被中的非光合作用組分用傳統寬帶光譜無法測量，而用高光譜對植被組分中的非光合作用組分進行測量和分離則較易實現。因此，可以通過高光譜遙感定量分析植冠的化學成分，監測由于大氣和環境變化引起的植物功能的變化。

2  植被群落、植被種類的分類與識別；

2  冠層結構、狀態或活力的評價、冠層水文狀態與冠層生物化學性質的估計；

2  葉片的基本生物物理化學成分的研究

農作物生化組分填圖

二、水質、地質及環境監測領域應用

l  水質監測

高光譜遙感數據的精細光譜分辨率可用于識別和估算水體中葉綠素、單寧酸和沉淀物的含量。進而監測藻類生長和推斷水產研究中浮游生物的分布和魚群的位置。

2  估算和分析水域中d的吸收和散射成分，如葉綠素、浮游生物、不可溶解的有機質、懸浮沉淀物、半淹沒水生植物；

2  識別和估算水域中葉綠素、黃色物質及懸浮物的含量并用于水質監測；

2  通過對葉綠素的估算，監視浮藻生長、浮游生物的分布位置和魚群位置，估算浮游生物的生物量和第一生產力。

l 地質勘探/土壤監測

高光譜遙感技術通過對地表礦物質識別用于尋找礦產資源，尤其對熱液蝕變礦床的勘探最為有效，并用于地球化學填圖和地質制圖。高光譜遙感已經在地質領域扮演了重用角色，依據實測的巖石礦物波譜特征，對不同巖石類型進行直接識別，達到直接提取巖性的目的。

地物中不同元素在光譜響應中均對應有不同的響應波段。不同礦物在中遠紅外波段區間的響應會存在不同的差異。因此可以根據不同礦物的化學組分提取礦物的詳細信息。

l 環境監測

紅邊位置是綠色植物的光譜曲線在680nm-760nm區間反射率增長最快的點，也就是曲線在此區間的拐點，紅邊位置向左或者向右移動能夠間接反應出植被的長勢及健康狀況，植被長勢好將向右移動，長勢差將向左移動，俗稱“藍移”。

l 大氣環境評價

大氣中的分子和粒子成分在太陽反射光譜中有強烈反應，常規寬波段遙感方法無法識別出由于大氣成分的變化而引起的光譜差異，高光譜由于波段很窄，能夠識別出光譜曲線的細微差異。

三、軍事領域應用

       根據目標光譜與偽裝材料光譜特性的不同，利用高光譜技術可以從偽裝的物體中自動發現目標，在調查武器生產方面，超光譜成像光譜儀不但可探測目標的光譜特性、存在狀況，甚至可分析其物質成分，根據工廠產生煙霧的光譜特性，直接識別其物質成分，從而可以判定工廠生產武器的種類，特別是攻擊性武器利用短波紅外高光譜成像識別戰場環境中偽裝網，上圖為真彩色原始圖像，下圖為經過處理的偽裝網識別圖像。