无人机高光谱遥感的水质参数反演与模型构建

杨振1,2，卢小平1，武永斌2，苗沛基1，周俊利2

1.河南理工大学 矿山空间信息技术自然资源部重点实验室

2.河南省遥感测绘院

摘要

针对卫星数据在水体参数反演中表现为光谱分辨率低、波段数少的问题，该文利用无人机高光谱数据具有波段数量多、光谱分辨率高等优势，采用实测采样点水体悬浮物浓度、浊度参数与同步水体光谱数据，建立最优水质参数反演模型，结合无人机高光谱遥感数据对试验区水体进行遥感监测。结果表明：以500、670和540、625 nm波长计算的归一化差值指数与水质参数构建线性水质参数反演模型，可实现对小中型水域水质参数的快速监测。建立水体悬浮物浓度和浊度的空间分布图，实现水质参数可视化，为小型地表水污染防治提供技术支撑。

本文目录

0　引言

1　数据介绍

2　研究方法

3　结果与分析

4　结束语

0引言

实时、快速监测矿区周围地表水状况是防治矿区水环境污染的前提。悬浮物(suspended substance，SS)是水体中悬浮物颗粒物质的总称，浊度(turb)即水体的混浊程度是用来估计悬浮物质量的关键[1]。传统水质参数检测手段是实地采样，通过实验室生化检测获得[2]，该方法能对水质指标做出较为精确的评价，但由于样品少、耗时长，难以全面表达地表水的水质状况[3]。遥感技术具有高动态、低成本和宏观性等优势，可以快速对大范围水域进行监测，反映水质在空间和时间上的分布和变化情况。文献[4]利用近红外波段反射峰所围成的面积，对珠江口流域水体浊度进行反演。文献[5]基于HICO模拟数据利用波段比值模型，对杭州湾及其邻近海域的悬浮物浓度反演。文献[6]利用Landsat8 OLI数据，对汉江中下游水体浊度进行反演。但基于卫星数据的水质反演容易受天气、时间与空间分辨率的影响，很难进行长期周期性的水质观测[3，6]。

卫星观测数据易受到重复周期、天气、分辨率等影响，难以快速准确获得水质参数。无人机具有低空飞行、成本低、性能高的优势，结合遥感技术可弥补卫星遥感水体监测的不足。文献[7]利用无人机遥感技术，采用降雨模拟分析水域周边土壤侵蚀与水土流失现象。文献[8]利用无人机多光谱遥感数据与样点检测的悬浮物浓度和浊度等数据，构建水质参数的多光谱反演模型并制作东湖水域各参数浓度的空间分布图。

本文以典型区域河南省罗山县定远乡矿区水库为研究区，利用采样点水面实测高光谱数据、悬浮物浓度和浊度水质检测数据，实现最优波段选取，建立光谱参量与水质参数的定量关系，通过构建矿区水质空间分布图，实现对水体环境状态的监测，为矿区地表水水质参数监测提供新的技术手段。

1数据介绍

1.1 研究区概况

本文选择河南省信阳市罗山县定远乡石材开采区(31°44′~31°52′N，114°26′~114°34′E)水库为研究区，如图1所示，水库总面积约33 000 m2。分析矿区水库的水质状况有助于了解定远乡矿区生态环境现状，为矿区生态修复工作提供参考。

图1 研究区与样点示意图

1.2 水样采集与水质参数检测

在研究区内选取20个采样点，使用标准采样器对水面至水下50 cm的水柱进行取样，并测定水质参数。悬浮物浓度(mg/L)、浊度(度)分别按照GB 11901—89(1990年)[9]、GB 13200—91(1990年)[10]进行测定，同步开展水面高光谱数据测量。

1.3 水面光谱实测数据采集与分析

使用FieldSpec4高光谱辐射仪在350~1 000 nm波谱段内按照1.4 nm间隔采样，1 001~2 500 nm波段采样间隔为2 nm。水面光谱采用倾斜法进行测量[11]，每次测定前需对辐射仪进行校正，单个样点重复采集5次，以均值为光谱反射值。

依据采集光谱数据绘制水面光谱反射曲线(图2)。由图2可以看出，采样点在350~500 nm波段区间反射率变化基本一致，光谱反射率较低，这是由于水体叶绿素与其他可溶性有机物在该波段内的吸收率较高。反射率随着波长的增加而增大，波峰出现在580 nm附近。达到峰值后，反射率随着波长的增大迅速降低，在800~1 000 nm的近红外波段趋近于0，这是由于纯水的吸收波段主要在近红外波段内[12]。

图2 水面实测光谱反射率

1.4 无人机高光谱影像获取与预处理

使用大疆M600无人机，搭载推扫式GaiaSky-mini 高光谱相机，其光谱范围为380~1 000 nm，光谱和空间分辨率为3.5 nm和0.22 m。波段小于400 nm和大于900 nm的信噪比较低，故选择400~900 nm波段。对高光谱影像进行小波变换滤波见式(1)。

式中：f(xi)为单像元对应的不同波段反射率，i为水域内像元编号；ψ代表母小波；在离散形式中，参数(a，b)=(2j，2jk)。经小波滤波去噪，高光谱数据前后对比(图3)。

图3 无人机高光谱反射率小波去噪

2研究方法

采用相关分析法，根据地面实测光谱数据与悬浮物浓度、浊度的关系，选择出最佳反演波段，并利用决定系数(R2)与均方根误差(RMSE)对线性模型、指数模型和乘幂模型进行评定，建立水质参数反演模型。推广到无人机高光谱数据中，选择最优波段，对选择出的波段进行悬浮物浓度与浊度反演。

水质参数与水面光谱数据相关性分析。计算不同波长反射率与目标参数间的相关系数，分析波长反射率与目标参数之间关联性。构建归一化差值指数式(normalized difference spectral indice，NDSI)[13]，见式(2)。

式中：ρi、ρj代表第i、j波段水面实测反射率；i、j取值范围为350~1 000 nm。计算NDSI与悬浮物浓度、浊度间的Pearson相关系数，见式(3)。

式中：R为相关系数；n为样品总数(取值20)；xi为第i个样品的光谱值；为样品光谱的平均值；yi为第i个样品的水质参数；为yi的平均值。选择相关性最高波段组合构建NDSI，建立研究区悬浮物浓度和浊度的反演模型。

计算均方根误差进行模型精度评定，由于样本数量较少，本文采用留一法(leave-one-out)交叉验证数据[14]，对模型进行精度评价。采用式(4)的表达式。

式中：xmea、xest为地面实际测量值、反演模型预测值；n为样本总数。采用所构建的最优反演模型结合同时期无人机高光谱数据进行性试验区水质参数反演，建立水质参数空间分布图，实现水质参数可视化。

3结果与分析

3.1 水质参数反演模型构建

通过逐波段遍历构建NDSI，计算其与悬浮物浓度、浊度间的Pearson相关系数。建立相关性分布图4、图5。观察单波段反射率与水质参数间的相关系数分布(图4)，水质参数的相关系数随波长的变化呈现出相似的趋势，即悬浮物浓度值越高，对应水体浊度值越高，这一现象与两水质参数的定义相吻合[1]。分析相关系数等值线分布(图5)，悬浮物浓度相关系数最大值为0.856，对应波长500、670 nm，其波段范围与文献[15]的研究结果一致；浊度相关系数最大值为0.874，对应波长540 与625 nm。本研究决定以NDSI(500，670)和NDSI(540，625)为自变量，分别构建研究区水库的悬浮物浓度和浊度反演模型。

图4 悬浮物浓度、浊度与反射波谱的相关性分布

图5 相关系数等值线分布

以NDSI(500，670)和NDSI(540，625)为自变量，悬浮物浓度或浊度参数为因变量，利用决定系数R2与RMSE对线性模型、指数模型和乘幂模型进行评定，选择最佳反演模型结构。见表1，线性模型 R2值最高，RMSE最低。因此，本文选择线性模型作为两种水质参数，并根据实测采样点的光谱和水质参数，构建矿区水域悬浮物浓度与浊度的遥感反演结果(图6)。

表1 水质参数反演模型分析

图6 悬浮物浓度与浊度反演结果

构建的水域水质参数(悬浮物浓度(SS)、浊度(turb))反演模型为式(5)、式(6)。

3.2 水质参数反演模型精度验证

反演模型预测值与水质参数检测值进行对比分析，经模型精度检验发现(图7)，模型预测值和实测值均匀分布在1∶1趋势线附近，模型精度满足反演需要；R2值与前人基于卫星载荷的遥感水质参数反演结果相近文献[6，16-17]。因此，本研究构建的反演模型可有效而快速地估测矿区水库的悬浮物浓度与浊度。

图7 悬浮物浓度与浊度实测值 VS. 预测值

3.3 无人机高光谱水质参数反演

将无人机获取的同时期研究区高光谱影像数据结合构建的水质参数反演模型进行反演，绘制出水库悬浮物浓度和浊度分布。如图8所示，矿区附近水域的悬浮物浓度在0~97 mg/L，多数处在4~13 mg/L；浊度则在0~45度，多数处在5~8度。水体较为清澈，无明显污染现象，水库边界处的悬浮物浓度和浊度较高，与反演结果一致，符合实际实地调研结果。

图8 矿区水域水质参数浓度分布

4结束语

本文以实测光谱和采样的水质参数为数据源建立反演模型，利用无人机高光谱遥感，实现水体悬浮物浓度和浊度的精准监测。通过实例验证，得出结论：①采用波长500、670 和540、625 nm计算的归一化差值指数所构建的线性模型，可以作为悬浮物浓度与浊度的反演模型；②基于本文建立的水质参数反演模型，利用无人机高光谱遥感，可以快速监测小中型水域的水质参数。

相比于卫星影像，无人机有着实时、高时间空间分辨率的优点，可用于矿区水域污染监测预警，对矿区环境保护有着重要参考意义。随着高光谱卫星的发展，未来可以进一步探讨基于高光谱卫星影像的水质反演，优化模型降低成本，提供稳定的时序监测能力，为水质监测与环保提供长期的参考与支持。

参考文献(略)

END

作者简介：杨振(1992—)，男，河南周口人，硕士研究生，主要研究方向为遥感技术及应用。

E-mail：[e-mail]

基金项目：国家重点研发项目(2016YFC0803103)

通信作者：武永斌 高级工程师 E-maill：[e-mail]

引用格式：杨振，卢小平，武永斌，等.无人机高光谱遥感的水质参数反演与模型构建[J].测绘科学，2020，45(9)：60-64,95.(YANG Zhen，LUXiaoping，WU Yongbin，et al.Retrieval and model construction of water quality parameters for UAV hyperspectral remote sensing[J]. Science of Surveying and Mapping，2020，45(9)：60-64,95.)

周成虎院士 | 遥感大数据研究与应用

遥感影像水体提取研究综述

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