基于光谱分析的水质监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光谱分析的水质监测方法，属于遥感监测技术领域，该方法为了解决现有技术中遥感监测与水质实测数据拟合导致误差较大的问题。其具体的方法是通过航拍获得光谱影像数据，对光谱影像数据进行预处理得到遥感影像数据，另外，根据水质的实测数据进行无量纲处理后与遥感影像数据进行拟合得到污染物浓度的反演模型，基于反演模型进行反演得到遥感影像水质监测数据，本发明专利技术中的方法采用了无量纲数据拟合，从而提高了拟合的准确度进而使得遥感监测数据更加精准，实现了对大面积水域的全方位监测，另外，本发明专利技术中的水质监测方法还包括精度校准，精度校准保障了遥感影像水质监测数据的精准性，避免较大的误差发生。生。生。

【技术实现步骤摘要】
基于光谱分析的水质监测方法


[0001]本专利技术属于利用卫星影像进行水质分析的
，具体的是，涉及一种通过光谱分析的水质监测方法。

技术介绍

[0002]水污染控制目前是我国重要的环境治理措施，我国对水环境保护力度逐渐增强，地表水环境质量的保护措施也同步改进，地表水环境质量监控是水环境质量保护的重要措施，目前，水质监测主要有采样分析、自动监测等方式实时对目标水域进行监控，但是，在大面积水域中，由于采样点的分布受到一定的局限，无法对大水面水域实时全覆盖设点采样，导致采样分析的结果不具备代表性，另外，自动监测站布点设置受到水面的影响，无法在水域中间区域实施自动水质监控的目的。
[0003]基于上述问题，现有技术中利用卫星遥感技术与水质分析相结合对大面积水域实施水质分析、监控。中国专利CN114324202A公布了一种基于光谱分析的小流域水质监测方法，该监测方法通过光谱影像数据与水质数据进行拟合、拟合后的整合数据作为水质反演的数据集，从而对区域内的水域进行水质分析、监控，但是，上述监测方法在实际使用中存在如下问题：
[0004]上述监测方法拟合数据的时候，是将光谱影像数据与实测的水质数据进行拟合，拟合后得到反演模型，通过反演模型分析全域内的水环境质量，但是，由于光谱影像数据为无量纲数据，而水质数据为实测数值，二者拟合后存在数据拟合精度较差，得到的反演模型无法精准反演全域水环境质量，从而造成了光谱分析后的全域水环境质量数值不准的问题。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]为解决上述通过无量纲影像数据与实测数值拟合导致反演模型不够精准的问题，本专利技术通过对实测数值进行无量纲处理得到无量纲数据再与影像数据进行拟合，具体的采样如下技术方案。
[0007]一种基于光谱分析的水质监测方法，该方法基于遥感影像图对水域的水质进行监测，首先对遥感影像图进行反射率运算，获取遥感影像图的近红外波段与红波波段的反射率，根据上述反射率与污染物实测浓度进行无量纲处理后的数据进行拟合得到反演模型，基于反演模型对遥感影像图进行反演则得到遥感影像水质监测数据。
[0008]优选的，该方法中，反演模型的拟合包括线性拟合、指数拟合、多项式拟合以及对数拟合中的一种或多种。
[0009]优选的，该方法中，
[0010]当反演模型采用线性拟合时，则反演模型为：
[0011]y＝ax+b；
[0012]当反演模型采用指数拟合时，则反演模型为：
[0013]y＝a
x
+b；
[0014]当反演模型采用对数拟合时，则反演模型为：
[0015]y＝alogx+b；
[0016]当反演模型采用多项式拟合时，则反演模型为：
[0017]y＝ax2+bx+c；
[0018]上述式中，
[0019]y为污染物在遥感影像图上的无量纲数值；
[0020]x为遥感影像图近红外波段与红波波段的反射率；
[0021]a，b，c为常数。
[0022]优选的，该方法中，污染物实测浓度的无量纲处理采用标准差化无量纲的方式，其标准化无量纲污染物的实测浓度与平均浓度的差值与污染物标准差的比值，其具体的无量纲模型为：
[0023][0024]其中：
[0025]x
i
'为x
i
处理后的无量纲数据；
[0026]x
i
为污染物的实测含量数值，mg/L；
[0027]为污染物的实测含量的平均值，mg/L；
[0028]σ为x
i
的标准差。
[0029]优选的，该方法中，污染物的标准差计算模型为：
[0030][0031]式中：
[0032]n为叶绿素a的实测含量数值的个数。
[0033]优选的，该方法中，遥感影像图是基于无人机搭载多光谱传感器对待测区域进行航拍获取光谱影像数据，该光谱影像数据进行预处理得到遥感影像图。
[0034]优选的，该方法中，光谱影像数据的预处理方法主要有以下步骤：
[0035]图像拼接：将无人机航拍得到的单张光谱影像进行拼接，得到待测区域的完整影像图；
[0036]辐射校正：辐射校正是基于航拍获得光谱影像数据与地面数据之间建立拟合关系，辐射校正后的遥感影像图坐标与地面坐标保持一致；
[0037]波段运算：波段运算是基于遥感影像图上的近红外波段与红波波段进行比值，从而得到反射率，反射率能够反映水域中污染物的浓度。
[0038]优选的，该方法中，该方法还包括对反演后的遥感影像水质监测数据进行精度校验，该精度校验方法为：将遥感影像水质监测数据与水质实测数据的无量纲化数值进行拟
合，得到拟合后的相关系数，相关系数越高，精度校验越准确。
[0039]优选的，该方法中，该精度校验方法采用线性拟合的方式进行拟合，其拟合模型为：
[0040]y'＝ax'+b；
[0041]式中：
[0042]y'为遥感影像水质监测数据；
[0043]x'为污染物实测浓度的无量纲数值；
[0044]a，b为常数。
[0045]优选的，该方法中，当相关系数0.8以上，则遥感影像水质监测数据与污染物实测浓度的无量纲数值拟合度满足精度校验的标准。
[0046]有益效果
[0047]相比于现有技术，本专利技术的有益效果为：
[0048]本专利技术中的水质监测方法是基于遥感监测与水质监测技术相结合，利用遥感监测的原理可以对大面积的水域进行水质监测，从而避免了现有技术中采用布点监测无法全面覆盖水域布点采样的缺陷，实现了大水面无死角的水质监测效果，为水质监测节省了大量的工作量。
[0049]本专利技术中的水质监测方法采用的是水质实测数据进行无量纲处理后的数据与遥感影像图进行拟合，二者之间均采用无量纲的方式建立污染物浓度反演模型，从而使得反演后得到的遥感影像水质监测数据更加精确，其监测结果能全面反映目标水域的水质状况，而且本专利技术中的拟合方式有多种，可以根据实际环境的不同进行选择，也避免了现有技术中单一拟合的缺陷发生。
[0050]本专利技术中的水质监测方法还采用精度校验单元，该精度校验单元也采用无量纲的方式使得遥感影像水质监测数据与实测数据的无量纲数值进行拟合，拟合的相关系数越高即代表遥感影像水质监测数据越准确，从而降低了误差，更进一步的保障遥感影像水质监测数据的准确性。
附图说明
[0051]图1为本专利技术中光谱分析水质的流程框图；
[0052]图2为本专利技术中基于光谱分析水质的影像图；
[0053]其中：
[0054]图2(A)为遥感监测太湖水域的影像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱分析的水质监测方法，该方法基于遥感影像图对水域的水质进行监测，首先对遥感影像图进行反射率运算，获取遥感影像图的近红外波段与红波波段的反射率，其特征在于，根据上述反射率与污染物实测浓度进行无量纲处理后的数据进行拟合得到反演模型，基于反演模型对遥感影像图进行反演则得到遥感影像水质监测数据。2.根据权利要求1所述的基于光谱分析的水质监测方法，其特征在于，该方法中，反演模型的拟合包括线性拟合、指数拟合、多项式拟合以及对数拟合中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的基于光谱分析的水质监测方法，其特征在于：当反演模型采用线性拟合时，则反演模型为：y＝ax+b；当反演模型采用指数拟合时，则反演模型为：y＝a
x
+b；当反演模型采用对数拟合时，则反演模型为：y＝alogx+b；当反演模型采用多项式拟合时，则反演模型为：y＝ax2+bx+c；上述式中，y为污染物在遥感影像图上的无量纲数值；x为遥感影像图近红外波段与红波波段的反射率；a，b，c为常数。4.根据权利要求1所述的基于光谱分析的水质监测方法，其特征在于，污染物实测浓度的无量纲处理采用标准差化无量纲的方式，其标准化无量纲为污染物的实测浓度与平均浓度的差值与污染物标准差的比值，其具体的无量纲模型为：其中：x
i
'为x
i
处理后的无量纲数据；x
i
为污染物的实测含量数值，mg/L；为污染物的实测含量的平均值，mg/L；σ为x
i
的标准差。5.根据权利要求4所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文举，王银凤，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：