來源:賽斯拜克 發表時間:2023-08-11 瀏覽量:390 作者:awei
本研究利用搭載高光譜相機的無人機系統,對養殖小區的水質進行了實時預警調控和數字化管控。通過對光譜反射率曲線的分析,揭示了不同波段對水質參數的敏感性,并構建了定量反演模型。該研究結果有助于實現養殖水體的精準監測和污染控制,提供了重要的科學依據。
養殖池塘
本研究使用了波長范圍為400-1000nm的高光譜相機。我們選用SineSpec賽斯拜克科技有限公司的SF500-無人機高光譜測量系統進行相關研究。我們可以通過地面站實時觀測飛機的采樣地點,并利用地面站設置逐點采集的航線數據進行預覽和矯正。此外,我們還可以進行輻射度校正、反射率校正和區域校正,以支持批處理。
SF500是一種搭載高光譜測量系統的無人機。
為了精確、快速、全面地獲取內陸養殖小區池塘和尾水處理池水體的水質變化情況,我們建立了養殖水環境實時預警調控和數字化管控機制。我們選擇了浙江湖州市集中連片的養殖小區作為試驗區,在2020年12月使用搭載高光譜相機的無人機對試驗區進行近地遙感圖像采集,并進行了圖像拼接、輻射校正和幾何校正等預處理工作。隨后,我們對反射波段進行了差值、比值和歸一化差值指數的數值變換,并基于相關性分析篩選出對不同水質參數敏感的波段。然后,我們采用線性函數、指數函數和多項式函數構建了各水質參數的定量反演模型,并使用全波段構建了偏最小二乘回歸(PLS)、徑向基神經網絡(RBF)和支持向量機(SVM)的反演模型,進行了模型驗證和評價。最后,我們基于各水質最佳模型對試驗區的水質參數進行了空間分布反演和分析。
圖3顯示了養殖池塘采樣點的反射率曲線。
圖3展示了研究共49個養殖小區采樣點的光譜反射率曲線。
其中,圖3a顯示了40個養殖池塘采樣點的反射率曲線,圖3b則展示了9個尾水區采樣點的反射率曲線。從圖中可以觀察到,池塘水體在400~560nm范圍內的光譜特征呈現上升趨勢,到達560~580nm附近形成一個反射高峰。這主要是由于水體中的葉綠素和胡蘿卜素在該波段具有較弱的吸收特性,并且受到藻類和懸浮物的散射作用的影響而引起的反射高峰。隨后,在580nm之后,反射率曲線呈下降趨勢,直至到達680~710nm附近形成一個峰谷。這主要是由于水體中的葉綠素a在該波段具有強烈的吸收特性。接著,在790~810nm范圍內形成一個峰值,這主要是由于水中懸浮物的散射作用產生的。
由于尾水處理區經過濾、沉淀和曝氣等凈化過程,所以水中懸浮物和藻類的去除率可達70%以上。因此,尾水處理區在波長為680~710nm和790~810nm的范圍內沒有明顯的峰值(圖3b)。而在其他波段上的變化規律與養殖池塘的相似。綜合光譜曲線分析,不同池塘水體的光譜曲線變化趨勢總體上是一致的,但由于不同采樣點的水質指標濃度不同,導致峰谷值以及曲線的高低存在一定差異。
1.可以在較大的區域內收集高分辨率的影像數據。
2.可以通過地面站實時觀測飛機的采樣位置,并利用地面站設置逐點采集的航線數據預覽和矯正功能。2020年12月,我們選擇浙江湖州市集中連片的養殖小區作為試驗區,并采用搭載高光譜相機的無人機進行近地遙感圖像的采集。在采集完成后,我們對圖像進行了拼接、輻射校正和幾何校正等預處理工作。
3.通過對反射波段進行差值、比值和歸一化差值指數的數值變換,我們可以基于相關性分析來篩選出不同水質參數敏感的波段。然后,我們可以使用線性函數、指數函數和多項式函數來建立各水質參數的定量反演模型。
高光譜相機無人機系統是一種有效的方法,可在養殖池塘范圍內精確監測水質變化。通過采集高分辨率影像數據,并基于相關性分析和定量反演模型,可以實現對不同水質參數敏感的波段篩選和定量分析。這種方法在養殖池塘水質變化的追蹤和監測中具有廣闊的應用前景。