无人机遥感多光谱河道生态监测系统

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无人机遥感多光谱河道生态监测

水质是生态环境的重要指标，变化迅速，需要长期监测。在城市生态环境中，水质问题不仅更加严重，而且在时间和空间上也更加复杂。遥感多光谱水质监测可以在短时间内覆盖大面积。因此，可以采用遥感来弥补传统水质监测方法在空间覆盖和时间覆盖方面的不足。

无人机载多光谱成像系统，能够全面、高效地解决河道水环境监测环节中所遇到的问题，具有迅速、准确、范围广、时效性强等优点，满足水污染的治理需求，并且可以做到常规巡检和应急监测一体化，提供更高效、便捷的河道水环境监测方式。

无人机遥感多光谱监测系统概述

无人机多光谱监测系统是将多光谱成像仪搭载在无人机上，实现对河道水体的图像及光谱信息采集。多光谱数据具有“图谱合一”的特点，光谱信息可用于分析物质成分和含量，实现对水体污染物和污染程度的快速监测；成像信息可用于对物质成分和含量分析实现精确定位；二者结合可以高效实现较大区域的河道污染分布分析和监测。

无人机遥感多光谱系统作业流程

无人机多光谱系统作业效率较高，根据作业区域和分辨率需求选择合适的飞行参数（高度、速度等），合理规划航迹并设置对应的高光谱相机参数即可进行数据采集。作业时需架设标准反射率板以获取太阳光谱分布情况便于后期将数据归一，转化为反射率数值。

将采集到的多光谱数据经过一系列的数据处理与分析，可以得出不同光谱曲线对应的具体指标数值，结合GPS定位信息可以将水质参数指标分布映射到地图中实现污染物鉴定及其区域定位。

河道应用场景

水面线提取

利用近红外波段水体反射率低于其他地物提取水体。

岸线绿化评估

基于NDVI植被指数；确定不同场景下的植被提取阈值；计算分析植被覆盖率。

黑臭水体分级

计算BOI指数：确定不同程度黑臭水体BOI阈值。

水质富营养化分级

计算NDVI，区分正常水体与富营养化水体；构建植被指数：确定不同程度富营养化的指数阈值。

疑似污染源定位

使用近红外反射率提取不透水面；使用NDVI剔除部分植被；水污染区域形状判断、相对位置关系约束计算。

水面垃圾巡检

构建指数IPR；计算形状特征；确定IPR、NDVI、以及形状特征的阈值。

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