Part 1

项目简介

2023年长光禹辰信息技术与装备（青岛）有限公司与黑龙江省环境科学研究院联合开展了城乡河道水质定量遥感的试点项目（以下简称“项目”），按计划获取三期实验数据，完成多光谱遥感设备在水环境定性评估与水质参数定量反演技术中的应用性研究。

项目一期实验开展时间为2023年5月，长光禹辰与黑龙江环科院技术人员共同前往黑龙江省某实验区域内河道获取无人机多光谱影像、地面高光谱数据和实测水质参数。

Part 2

数据采集

【1】多光谱数据采集

本项目采用M300 RTK+AQ600 Pro多光谱遥感系统进行数据采集，该系统航时可达35min，单架次可执行约4km河道的数据采集工作。具体飞行参数见表1：

图1 多光谱数据采集现场

表1 飞行参数

【2】地面高光谱数据采集

水体高光谱数据采用ASD FieldSpec 4高光谱仪进行采集并与无人机数据获取同步进行，获取方式遵循《水体可见光-短波红外反射率测量》GB_T 36540-2018。采集过程如图2所示：

图2 高光谱数据采集

【3】水样数据采集

河道水样数据采用延长杆加采水器沉没取样的方式进行获取，每次取样深度在表层水面下0.5m处，并且与无人机数据同步获取，采样过程如图3所示。本项目测定5种水质指标，分别为氨氮、总氮、高锰酸盐指数、化学需氧量、透明度，采样和测定方式均参考国家相关标准。

图3 水样数据采集

Part 3

富营养化和黑臭水识别

【1】富营养化分析水体富营养化是指水中营养物质（如氮、磷）过度积累，导致水体中藻类、水生植物大量繁殖的现象。水体富营养化会造成藻类过度生长，破坏水生态系统的平衡，甚至引发水体死亡。通过无人机多光谱遥感技术，结合实测水质参数数据的分析，对本次实验河道水体富营养化的识别情况如图4所示。

图4  水体富营养化识别结果

由上图可以看出，该河道不存在富营养化现象，这与地面实测参数和现场感官情况保持一致，无人机多光谱遥感进行水体富营养化识别精度较高。

【2】黑臭水体污染分析

黑臭水体是指水质污染严重、水体颜色异常、散发恶臭的情况。它通常由生活污水、工业废水和农业排放物等引起，造成环境破坏和健康风险。通过无人机多光谱遥感技术，结合水色与实测水质参数数据的分析，对本次实验河道黑臭水污染的识别情况如图5所示。

图5  黑臭水污染识别结果

由上图可以看出，该河道存在严重的黑臭现象，与地面实测参数和现场感官情况保持一致，无人机多光谱遥感进行基于水色与浊度的评估精度较高。

该河道水体黑臭主要是由农业、畜牧业和生活废水的排放以及非点源污染物引起的，其次该河道水流速度较慢，加之天气温度升高会导致水体温度升高，从而使水体缺氧的风险增加，缺氧条件下，有机物的降解过程会产生恶臭气体，加剧黑臭水体的现象。

Part 4

水质参数定量反演

根据项目采集的水质参数、无人机多光谱影像以及地面高光谱数据，基于目标反射特性及水质参数实测数据进行数据分析，最终构建水质参数与多光谱遥感数据之间的定量关系模型，实现对目标水体的多种水质参数进行定量反演。同时对反演结果采用平均相对误差（MRE）进行精度评定，计算公式为：

部分水质参数的定量反演结果如图6~图10所示。

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精度评定结果见表2，各水质参数的平均相对误差均在25%以下，可满足常态化、高频次的全局水质检测需求。化学需氧量反演误差稍大是因为该条河道整体水质情况存在较大的空间异质性，河道不同河段中有机物含量差异较大，而水体化学需氧量与有机物浓度密切相关，所以这种变化较快的梯度可能会引入一定的误差，模型也有继续优化的空间。

表2 精度评定

Part 5

总结

根据项目第一期实验的结果，初步判定无人机多光谱遥感技术在水环境监测与水质参数反演工作中具有较高的行业应用可行性。相较于传统人工采样的方法，多光谱遥感技术可以在降低河道水质参数获取成本的同时，对目标区域进行水质情况全局展示，避免“以点带面”评定水环境带来的误差；与多光谱卫星影像相比，无人机多光谱遥感技术时空分辨率更高；同时相较于高光谱遥感监测，多光谱可以用较小的数据量完成较高精度的水质参数反演，更加快速高效地获取水体的状态，为水环境的快速治理和保护提供有力的数据支撑。后续长光禹辰公司将继续联合黑龙江环科院进行多区域水体的综合测试，对无人机多光谱遥感技术在水环境综合监测的行业应用性进行持续优化。