無人機高光譜遙感探測水質環境的研究方法

河湖水環境監測是人類一直以來高度重視的環境問題。相對于傳統監測手段，遙感技術具有快速、大面積同步觀測、周期性等特點，對于獲取長期、大范圍河湖水環境的時空變化具有顯著優勢。本文簡單介紹了無人機高光譜遙感探測水質環境的研究方法。

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水體顏色參量計算

根據國際照明委員會（CIE）制定的CIE-XYZ顏色標準系統以及定量的描述顏色方法[6]，基于本研究采集的無人機高光譜數據，計算河湖水體的Hue angle。在通過顏色匹配函數計算顏色刺激值過程中，由于CIE規定的顏色匹配函數的波長位置與本研究的高光譜數據不完全對應，我們利用線性擬合的方法計算了對應高光譜數據波長位置的顏色匹配函數，進一步基于顏色刺激值計算獲得水體Hue angle（0~360?）。

CIE-XYZ顏色系統根據人眼的波長識別范圍（380~780 nm）計算Hue angle，忽略了反映生物化學變化極其重要的紫外和近紅外波段，而一些常見的內陸水體類型（高濁度、高 CDOM以及藻類爆發水域）在藍紫光、近紅外波段的光譜特征非常重要。因此，除了采用Hue angle量化顏色，還采用給定光譜的主導波長來表示[12]。AVW因為包含了紫外和近紅外波段，對于顏色更藍或更紅的極端水域，相對Hue angle具有更高的變化范圍。故為了充分利用所獲得的高光譜信息來準確量化內陸水體水色，本研究從水色主導波長的角度利用無人機高光譜全波段數據（400~800 nm）計算AVW，計算公式為：

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水體色相分類

實地調查發現，采樣區域水環境惡化主要表現為大量浮萍漂浮的綠色水體和污染源附近的黃棕色污染水體。根據Hue angle定量化水體顏色變化這一特點，參考設定Hue angle閾值對內陸河湖水體的分類方法]。從實測數據中選出19條不同類型水體（5條浮萍漂浮的綠色水體、7條一般水體和7條污染源附近黃棕色水體）的高光譜反射率曲線計算Hue angle。浮萍漂浮的水體呈綠色，具有植物光譜特征。污染源附近黃棕色水體主要組分為非色素顆粒物或有色溶解有機物，，有色溶解有機物中含有的腐殖酸和富里酸隨著濃度的升高會使水體呈現黃褐色。根據所選不同水體的Hue angle值將水體分為綠色異常水體（Hue angles218?）、一般水體（218'SHue angles225?）、黃棕色異常水體共3類（Hue anglez225?）（圖3）。

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水質參數高光譜遙感反演

通過對同步實測的遙感反射率與水質參數（Chl-a，TSM，CDOM，濁度，TN，TP）進行統計分析，將不同水質參數選擇相關性最高的波段或波段組合作為自變量，通過指數、冪函數、線性、多項式、偏最小二乘回歸等方法構建反演模型（表2），通過R2和RMSE對模型的反演效果進行評估。