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基于無人機(jī)高光譜遙感的城市水域水質(zhì)監(jiān)測與應(yīng)用

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-12-07 18:02 ? 次閱讀

引言

河湖水環(huán)境監(jiān)測是人類一直以來高度重視的問題。目前,傳統(tǒng)水體污染監(jiān)測仍是在“點(diǎn)”尺度上進(jìn)行的,這種方法難以在宏觀尺度上準(zhǔn)確獲取信息。相對于傳統(tǒng)監(jiān)測手段,衛(wèi)星遙感技術(shù)有宏觀、高效、經(jīng)濟(jì)等特點(diǎn),對于獲取長期、大范圍河湖水環(huán)境的時空變化具有顯著優(yōu)勢,在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。國內(nèi)外學(xué)者利用衛(wèi)星平臺,對監(jiān)測水域水質(zhì)研究也取得了一定的成果。但此技術(shù)多應(yīng)用于大面積水域的水質(zhì)監(jiān)測,且由于衛(wèi)星遙感影像周期長,易受大氣云層影響,對天氣環(huán)境要求較高,不能及時監(jiān)測水質(zhì)參數(shù)濃度,了解水體污染情況。

與衛(wèi)星遙感相比,無人機(jī)遙感技術(shù)具有靈活性高、響應(yīng)迅速、可連續(xù)動態(tài)監(jiān)測、時空分辨率高和空間變化特征明顯等特點(diǎn),在災(zāi)害救援、流域污染演變、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等方面已有較多應(yīng)用。

我國南方城市水域眾多,經(jīng)常出現(xiàn)因工地、工業(yè)園違規(guī)排水,汛期水土流失,管網(wǎng)錯接、滲漏等原因造成的突發(fā)性水體污染。因此如何快速發(fā)現(xiàn)水體出現(xiàn)污染,精確定位污染源,對后續(xù)采取有效措施消除水體污染具有現(xiàn)實(shí)意義。本文利用無人機(jī)及定點(diǎn)架設(shè)設(shè)備搭載高光譜成像儀完成不同天氣下實(shí)驗水體光譜數(shù)據(jù)的采集,研究其濃度空間分布,對比光譜反演數(shù)據(jù)和實(shí)驗室化學(xué)檢測數(shù)據(jù),分析天氣對光譜反演數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度的影響,為后續(xù)該技術(shù)在水域的污染溯源,水環(huán)境保護(hù)及治理提供依據(jù)。

材料與方法

2.1 研究區(qū)與概況

茅洲河是深圳市第一大河,發(fā)源于深圳市石巖水庫上游的羊臺山,流經(jīng)石巖、光明、公明、長安(屬東莞市)、沙井等街道轄區(qū),屬于珠江水系;干流經(jīng)深圳市與東莞市接壤,全長為41.61km,其中深圳境內(nèi)長為31.29km。茅洲河流域位于深圳市西北部,總面積為388.23km2(包括石巖水庫以上流域面積),其中深圳市境內(nèi)流域面積為310.85km2。流域水系發(fā)達(dá),兩岸支流眾多,深圳一側(cè)共有支流60條,一級支流27條,其中光明區(qū)13條。

實(shí)驗選取茅洲河(光明區(qū)段)一級支流玉田河、上下村排洪渠和新陂頭河作為觀測目標(biāo),所有水域水質(zhì)均穩(wěn)定達(dá)到地表Ⅴ類及以上。

2.2 采樣點(diǎn)布設(shè)

2021年進(jìn)行了2個階段的外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作(5月和11月),其中第1階段為無人機(jī)高光譜監(jiān)測,采樣地點(diǎn)為玉田河、上下村排洪渠部分水域,監(jiān)測時間1d,分析參數(shù)包括COD、TP、NH3-N,每條河均設(shè)3個采樣點(diǎn),采集水樣數(shù)據(jù)共6個;第2階段為定點(diǎn)架設(shè)高光譜監(jiān)測,采樣地點(diǎn)為新陂頭河河口斷面,在不同天氣(多云、晴天、晴間多云、陰天、小雨)的情況下對同一點(diǎn)位連續(xù)監(jiān)測15d,分析參數(shù)包括DO、CODMn、TP、TN、NH3-N,采集水樣數(shù)據(jù)共59個。在利用高光譜成像設(shè)備采集數(shù)據(jù)的同時,對應(yīng)監(jiān)測點(diǎn)同步取水樣送化驗室檢測,最后對比兩者間的差異。第一階段旨在展示水域水質(zhì)變化趨勢,快速鎖定污染源,第二階段旨在對高光譜成像技術(shù)監(jiān)測水質(zhì)的可靠性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證。

2.3 水質(zhì)檢測

水體樣本采樣、保管和管理等相關(guān)流程參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《水質(zhì)采樣技術(shù)指導(dǎo)》(HJ494—2009),每個采樣點(diǎn)取500mL表層0.2m左右處水樣,裝入樣品瓶中進(jìn)行密封,并放置于陰涼干燥處保存,水樣采集完成后立即送至實(shí)驗室進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)化驗測量,水質(zhì)參數(shù)以及相應(yīng)的檢測方法見表1。

表1 水質(zhì)參數(shù)及檢測方法

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2.4 數(shù)據(jù)獲取

無人機(jī)飛行實(shí)驗可采用大疆無人機(jī)M350RTK搭載由萊森光學(xué)自主研發(fā)的無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)iSpecHyper-VM100,獲取河道及水庫部分高光譜影像(如圖1a所示)。所選實(shí)驗時間均晴朗微風(fēng),無云層覆蓋。定點(diǎn)監(jiān)測實(shí)驗采用固定架設(shè)設(shè)備搭載可見/近紅外高光譜相機(jī),水面上設(shè)漫反射率校準(zhǔn)板作為水質(zhì)監(jiān)測配套定標(biāo)板,獲取新陂頭河河口點(diǎn)位高光譜影像(如圖1b所示)。進(jìn)行連續(xù)15d以上的儀器可靠性試驗,驗證設(shè)備在多云、晴天、晴間多云、陰天、小雨等不同工況下的可靠性,對儀器在長期檢測上的穩(wěn)定性和適用性上進(jìn)行全面評估。

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圖1 無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)和定點(diǎn)式監(jiān)測系統(tǒng)示意

2.5 數(shù)據(jù)處理

高光譜數(shù)據(jù)處理軟件,可將所采集的原始數(shù)據(jù),經(jīng)過光譜還原(導(dǎo)入光譜定標(biāo)參數(shù)、進(jìn)行輻射校正、圖幅裁切)、靶標(biāo)提取、幾何校正、反射率計算、航帶拼接(單架次)等一系列處理后,生成高光譜數(shù)據(jù)影像,并對架次間數(shù)據(jù)進(jìn)行勻色及拼接,用于后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用。高光譜水體多參數(shù)解析軟件,即高光譜檢測水質(zhì),將儀器測量的高光譜數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C(jī)上,通過模型算法可以直接給出水質(zhì)檢測結(jié)果。該軟件可實(shí)現(xiàn)影像查看、水體提取以及水質(zhì)參數(shù)反演、結(jié)果統(tǒng)計及水質(zhì)參數(shù)制圖等功能,具體流程如圖2所示。

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圖2 無人機(jī)高光譜多參數(shù)解析軟件流程示意

結(jié)果與分析

3.1 無人機(jī)監(jiān)測水質(zhì)參數(shù)圖像反演

采用無人機(jī)搭載水質(zhì)光譜儀現(xiàn)場飛行檢測玉田河和上下村排洪渠水質(zhì),對模型進(jìn)一步校準(zhǔn)后,結(jié)合水質(zhì)參數(shù)模型進(jìn)行反演,計算高光譜圖像各像元對應(yīng)的水質(zhì)參數(shù),繪制COD、TP和NH3-N濃度空間分布圖,河道水質(zhì)參數(shù)濃度分布如圖3和圖4所示,可以清晰看出研究區(qū)橫、縱向的水質(zhì)分布情況,相同趨勢關(guān)聯(lián)度強(qiáng)。玉田河和上下村排洪渠水質(zhì)穩(wěn)定達(dá)標(biāo),同一參數(shù)值差別較小,僅河道邊緣、橋兩側(cè)及河內(nèi)植被附近存在污染物淤積或水生植被未及時撈出而死亡腐爛,釋放有機(jī)細(xì)微碎屑進(jìn)入水體,造成周邊水質(zhì)較差的情況,各水質(zhì)參數(shù)反演的總體趨勢符合實(shí)際情況。通過對比無人機(jī)采樣點(diǎn)反演值和實(shí)驗室檢測化學(xué)值,對模型進(jìn)行評估。結(jié)果見表2、表3所示,兩條河道參數(shù)偏差度均在20%內(nèi)。

3.1.1玉田河數(shù)據(jù)分析

COD濃度分布范圍為3~19mg/L,基本在5~15mg/L區(qū)間;TP濃度分布范圍為0.13~0.27mg/L,基本在0.16~0.24mg/L區(qū)間;NH3-N濃度分布范圍為0.086~0.16mg/L,基本在0.1~0.14mg/L區(qū)間;水質(zhì)地表Ⅳ類及以上。

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圖3 玉田河水質(zhì)參數(shù)濃度分布示意

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圖4 上下村排洪渠水質(zhì)參數(shù)濃度分布示意

3.1.2上下村排洪渠數(shù)據(jù)分析

COD濃度分布范圍為9~28mg/L,基本在15~20mg/L區(qū)間;TP濃度分布范圍為0.114~0.18mg/L,基本在0.13~0.16mg/L區(qū)間;NH3-N濃度分布范圍為0.34~1.3mg/L,基本在0.46~0.76mg/L區(qū)間;水質(zhì)地表Ⅳ類及以上。

3.2 定點(diǎn)監(jiān)測水質(zhì)參數(shù)驗證

采用固定架設(shè)設(shè)備搭載高光譜成像儀定點(diǎn)監(jiān)測新陂頭河河口水質(zhì),同時對同片水域進(jìn)行了水質(zhì)采樣檢測。通過修正后的水質(zhì)參數(shù)模型對監(jiān)測中獲取的高光譜圖像各像元進(jìn)行計算,依據(jù)位點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo),對相同位點(diǎn)的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行提取,各水樣化學(xué)值和反演值的對比如圖5所示。從圖5中可看出,CODMN的兩組數(shù)據(jù)趨勢較為一致;DO和TN重合度較高;TP和NH3-N差異性最大,化學(xué)值普遍比反演值低。對反演的各水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Z檢驗,假設(shè)測量值與化學(xué)值之間存在緊密的聯(lián)系。其中P(a)=0.091>0.05,假設(shè)顯著,可以用測量值反映真實(shí)值;P(b)=P(c)=P(d)=P(e)=0,假設(shè)不顯著,可能是樣本數(shù)量較少及考慮此實(shí)驗的真實(shí)性未剔除異常數(shù)據(jù)所導(dǎo)致。通過相對偏差度分析,CODMN

表2玉田河采樣點(diǎn)水質(zhì)化學(xué)值與反演值誤差

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3.3 多工況水質(zhì)參數(shù)驗證

在多云、晴天、晴間多云、陰天、小雨等天氣工況下,對定點(diǎn)監(jiān)測實(shí)驗所采取水樣的化學(xué)值及反演值進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明,不同天氣各水樣的反演值平均偏差相差不大,除總磷和氨氮外基本都控制在20%以內(nèi),屬于可控范圍。其中陰天和多云天氣時,各水質(zhì)指標(biāo)偏差度較小。使用多變異圖對不同工況參數(shù)是否影響測量系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行分析(見圖6),從圖6中可以看出,天氣對模型所反演出的化學(xué)指標(biāo)偏差呈現(xiàn)無規(guī)則性,初步判定,普通天氣對無人機(jī)高光譜儀監(jiān)測水質(zhì)無明顯影響。

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圖5 新陂頭河河口斷面實(shí)測值和反演值對比示意

圖6不同工況對河道水質(zhì)影響情況示意

4、結(jié)論與討論

1) 相較于傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測手段,本文研究的無人機(jī)搭載高光譜儀進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測,可減少人工巡查及實(shí)驗檢測過程,具有省時、省力、監(jiān)測范圍廣等優(yōu)點(diǎn),通過模型在短時間內(nèi)反演水質(zhì)濃度空間分布圖,更直觀的體現(xiàn)水域水質(zhì)狀況,實(shí)現(xiàn)快速溯源、精準(zhǔn)定位。2) 通過實(shí)驗室檢測數(shù)據(jù)及遙感反演數(shù)據(jù)對比,高光譜監(jiān)測CODMN、DO和TN與化學(xué)檢測法相比偏差度均在20%以內(nèi),基本可以直接替代使用;TP和NH3-N偏差度較大。原因是原建模數(shù)據(jù)來自早期的上海市河道,TP和NH3-N濃度普遍比深圳市河道高,本次建模為上海+深圳的數(shù)據(jù),深圳采集數(shù)據(jù)量較少,導(dǎo)致反演結(jié)果存在偏差,若后續(xù)繼續(xù)進(jìn)行長時段水域監(jiān)測,隨著本地數(shù)據(jù)占比增大,模型精度會隨之提升。

3) 根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)初步判定,普通天氣對無人機(jī)高光譜法監(jiān)測水質(zhì)無明顯影響。由于本次實(shí)驗時間較短,數(shù)據(jù)累積量小,各工況樣品數(shù)量分布不均,不同天氣對高光譜遙感設(shè)備的精度影響方面研究還需要進(jìn)一步深入探討

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審核編輯 黃宇

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    光譜相機(jī)無人機(jī)城市綠化植被管理方面的應(yīng)用

    無人機(jī)(UAV)搭載光譜相機(jī)在城市綠化植被管理方面有著廣泛的應(yīng)用。這種先進(jìn)的遙感技術(shù)能夠提供關(guān)于城市
    的頭像 發(fā)表于 08-07 15:09 ?582次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>相機(jī)<b class='flag-5'>無人機(jī)</b>在<b class='flag-5'>城市</b>綠化植被管理方面的應(yīng)用

    基于無人機(jī)光譜遙感的荒漠化草原地物分類研究2.0

    草原退化調(diào)查監(jiān)測須獲取實(shí)測數(shù)據(jù),無人機(jī)搭載光譜成像儀進(jìn)行低空遙感,是荒漠化草原地物分類的重要手段,可提供地物精細(xì)分類所需的
    的頭像 發(fā)表于 06-17 15:33 ?232次閱讀
    基于<b class='flag-5'>無人機(jī)</b><b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>遙感</b>的荒漠化草原地物分類研究2.0

    基于無人機(jī)遙感的作物長勢監(jiān)測研究進(jìn)展

    產(chǎn)量和品質(zhì),降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本和減少了資源浪費(fèi) 一、引言 無人機(jī)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)是將無人機(jī)遙感技術(shù)相結(jié)合,用于對農(nóng)田進(jìn)行高精度、高分辨率的遙感
    的頭像 發(fā)表于 07-12 14:14 ?352次閱讀
    基于<b class='flag-5'>無人機(jī)</b><b class='flag-5'>遙感</b>的作物長勢<b class='flag-5'>監(jiān)測</b>研究進(jìn)展

    基于無人機(jī)光譜遙感的河湖水環(huán)境探測

    本研究基于實(shí)測和無人機(jī)光譜遙感反射率數(shù)據(jù)計算水體顏色參量并反演水質(zhì)參數(shù),利用Hueangle對水體進(jìn)行分類,通過水體顏色參量和
    的頭像 發(fā)表于 09-20 17:43 ?146次閱讀
    基于<b class='flag-5'>無人機(jī)</b><b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>遙感</b>的河湖水環(huán)境探測