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無人機多光譜遙感技術在城市黑臭水體監測中的應用 ——新方案

來源:深圳市中達瑞和科技有限公司   2025年06月20日 14:11  

城市黑臭水體是典型的污染現象,主要由生活污水直排、工業廢水、河道斷流等因素引發。傳統監測依賴人工采樣,效率低、覆蓋有限,且難以獲取河道中心數據。衛星遙感雖可大范圍監測,但受時空分辨率限制(如重訪周期長、云層干擾),對小尺度河道或突發污染響應不足,而無人機多光譜遙感可以相對更精準。

黑臭水體的光譜特征

黑臭水體具有顯著光譜標識,可作為無人機識別的理論基礎:

  1. 低反射率:在400–900 nm波段整體反射率低于0.025 sr?1;

  2. 弱光譜斜率:在400–550 nm波段反射率隨波長上升緩慢,斜率遠低于正常水體;

  3. 峰谷特征消失:因藻類含量低,無620 nm吸收谷和700 nm反射峰,光譜曲線平緩;

  4. 關鍵波段:綠光波段(520–590 nm) 對黑臭水體最敏感,反射率差異大。

無人機多光譜監測方案設計

1. 硬件配置
  • 多光譜相機:搭載7波段多光譜成像相機(如MAX-S810),7個光譜通道+1個RGB通道,可獲得更為精準的光譜信息,覆蓋藍(450 nm)、綠(550 nm)、紅(650 nm)、紅邊(730 nm)、近紅外(840 nm),通過特定波段組合增強黑臭水體特征提取,內嵌多種模型,并有強大的光譜云平臺支撐,輕松適配農業、林業、生態環境、漏油檢測等多種應用場景。

2. 數據處理流程
  • 輻射定標:將原始DN值轉換為輻射亮度;

  • 大氣校正:采用FLAASH或經驗線性法,消除氣溶膠影響(無人機低空飛行可顯著提升精度);

  • 特征提取:基于光譜特征構建識別模型

3. 動態監測網絡構建
  • 定期巡航:雨季/旱季加密飛行,跟蹤污染擴散路徑;

  • 熱點預警:基于歷史數據識別易發區域(如人口密集區、斷頭河段);

應用案例與效益

  • 無人機成果
    • 識別11條黑臭河段(總長40.7 km),精準定位排污口8處;

    • 發現黑臭水體集中于居民區,與生活污水排放強相關;

  • 治理效益
    • 監測成本降低60%,響應時間從周級縮短至小時級;

    • 為“海綿城市”建設提供污染源動態分布圖。

挑戰與展望

  1. 挑戰
    • 水面鏡面反射干擾;

    • 細小漂浮物(樹葉、泡沫)易導致誤判。

  2. 未來方向
    • 融合高光譜(400–1000 nm)提升特征區分度;

    • 結合AI算法實現自動分割;

    • 與物聯網水質傳感器聯動,構建空天地一體化監測網。

無人機多光譜技術通過高分辨率光譜響應動態監測能力,彌補了衛星遙感和地面采樣的不足,為城市黑臭水體的精準治理提供了可靠工具。隨著傳感器與算法迭代,其將在智慧水務中發揮核心作用。

參考文獻
溫爽等. 基于高分影像的城市黑臭水體遙感識別: 以南京為例[J]. 環境科學, 2018, 39(1): 57–67.


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