基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演

作者：刘彦君; 夏凯^*; 冯海林; 方益明

来源：环境科学学报, 2019, 39(04): 1241-1249.

DOI：10.13671/j.hjkxxb.2018.0362

• 无人机
• 多光谱
• 总磷
• 悬浮物浓度
• 浊度
• 遥感
• 反演

总磷（TP）、悬浮物浓度（SS）、浊度（TUB）3种水质参数可以直接通过遥感反演得到,常用于评价区域水环境的污染状况.以浙江农林大学东湖为研究对像,使用无人机携带多光谱传感器（Mica Sense Red Edge）获取多光谱影像,进而提取16个光谱参数,分别构建东湖水域TP、SS、TUB的反演模型.结果表明:光谱参数V5（NIR 0.770～0.890μm）与TP、SS相关性显著（r分别为0.470、-0.537,p<0.05）,V4（0.670～0.760μm）与TUB相关性显著（r=0.486,p<0.05）.在建立的TP反演模型中,指数函数模型精度最高,决定系数R2为0.7829;在建立的SS、TUB反演模型中,多项式函数模型精度最高,决定系数R2分别为0.7503、0.7334.经检验,TP、SS、TUB模型估测值与实测值线性拟合曲线的决定系数R2分别为0.7374、0.8978、0.6726,满足水质要素反演的精度要求.最后利用建立的模型,结合多光谱影像数据,建立了东湖水域各参数的空间分布图,实现了水质参数的可视化,可为小微水域的污染防治提供技术支撑.

• 单位
  浙江农林大学