一、引言

河湖水環(huán)境監(jiān)測是人類一直以來高度重視的環(huán)境問題。相對于傳統(tǒng)監(jiān)測手段，遙感技術(shù)具有快速、大面積同步觀測、周期性等特點(diǎn)，對于獲取長期、大范圍河湖水環(huán)境的時(shí)空變化具有***優(yōu)勢。無人機(jī)遙感平臺搭載高光譜傳感器可以獲得高空間、高時(shí)間、高光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)狹長河道的長時(shí)間精細(xì)觀測，對于水環(huán)境的持續(xù)性遙感監(jiān)測以及緊急重點(diǎn)排查具有重要意義。本研究基于實(shí)測和無人機(jī)高光譜遙感反射率數(shù)據(jù)計(jì)算水體顏色參量并反演水質(zhì)參數(shù)，利用Hueangle對水體進(jìn)行分類，通過水體顏色參量和水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果，分析上海市崇明島河湖小水體的水體顏色變化，進(jìn)而識別河湖水環(huán)境中的疑似污染水體。

二、研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

2.1研究區(qū)概況

本研究選取上海市崇明島、青浦區(qū)大蓮湖作為無人機(jī)高光譜水環(huán)境監(jiān)測的主要研究區(qū)域。崇明島有2條市級河道（南橫引河、北橫引河）貫通南北形成環(huán)島運(yùn)河。作為**大生態(tài)島，島內(nèi)河道水體的水環(huán)境狀況直接影響崇明島的可持續(xù)發(fā)展和島內(nèi)人民的生活質(zhì)量。大蓮湖位于青浦區(qū)西部，北部為淀山湖，南部聯(lián)通黃浦江，是上海市黃浦江上游重要的水源保護(hù)區(qū)。

a）研究區(qū)域分布（b）大蓮湖采樣點(diǎn)及無人機(jī)飛行區(qū)域

C）崇明島采樣點(diǎn)及無人機(jī)飛行區(qū)域

圖1研究區(qū)域及采樣點(diǎn)

2.2實(shí)測數(shù)據(jù)

海市青浦區(qū)大蓮湖有8個(gè)采樣點(diǎn)，崇明區(qū)河道有86個(gè)采樣點(diǎn)，其中無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)覆蓋采樣點(diǎn)（包含同步測量和一小時(shí)間隔內(nèi)測量）35個(gè)。使用地物光譜儀根據(jù)水面以上測量方法，測量并計(jì)算得到采樣點(diǎn)水體的遙感反射率數(shù)據(jù)。使用便攜式濁度計(jì)現(xiàn)場測量濁度。根據(jù)《地表水和污水監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》采集和保存水樣，帶回實(shí)驗(yàn)室采用分光光度法測量葉綠素a濃度（Chl-a）、有色溶解有機(jī)物吸收系數(shù)（CDOM）、總氮（TN）和總磷（TP），對于內(nèi)陸水體選擇440nm處的吸收系數(shù)ag（440）作為CDOM的**。采用稱重法測量水體總懸浮物濃度（TSM），實(shí)測采樣點(diǎn)各類水質(zhì)參數(shù)濃度分布如表1所示。

表1采樣點(diǎn)水質(zhì)參數(shù)濃度分布

本研究的無人機(jī)平臺為多旋翼無人機(jī)高光譜系統(tǒng)，于2019年5月、9月、11月以及2020年5月在崇明島河道進(jìn)行了無人機(jī)飛行，共獲取了11條崇明區(qū)重點(diǎn)關(guān)注河道的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)。

三、高光譜數(shù)據(jù)處理

3.1遙感反射率測定

本研究基于反射率基法發(fā)展了一種無人機(jī)高光譜遙感反射率測定方法。該方法在無人機(jī)飛行河湖區(qū)域鋪設(shè)面積1m²的標(biāo)準(zhǔn)反射率為20%~30%的漫反射參考板，無人機(jī)經(jīng)過該區(qū)域時(shí)R^ref(λ)和下行輻亮度L^ref(λ)，獲得太陽總輻照度。并根據(jù)水面以上光譜測量方法同步測量參考板上方的天空光輻亮度L^sky(λ)

3.2數(shù)據(jù)幾何矯正及降噪處理

本文采用快速傅里葉變換（FFT）去除高光譜影像的條帶噪聲，通過計(jì)算高光譜影像每列（條帶噪聲縱向分布）的條帶度量值（Si）評估條帶噪聲去除的效果。采用對噪聲敏感的**小噪聲分離法（MNF)實(shí)現(xiàn)光譜維噪聲的去除，利用局部均值和局部標(biāo)準(zhǔn)差法計(jì)算高光譜影像的信噪比和噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，檢驗(yàn)高光譜影像的降噪效果。

圖2無人機(jī)高光譜影像降噪流程及噪聲評估

圖2（a）顯示，利用FFT去除條帶后，整體Si有了明顯降低，低于條帶充分去除標(biāo)準(zhǔn)S_i=0.005，證明該方法可以有效去除高光譜數(shù)據(jù)的條帶噪聲。圖2（b）顯示，MNF方法在光譜維上有效剔除了大量噪聲，得到了相對平滑的光譜曲線。圖2（c），（d）顯示，MNF去除噪聲后信噪比、噪聲標(biāo)準(zhǔn)差有大幅度改善，信噪比均值提升128%，噪聲標(biāo)準(zhǔn)差也***降低，平均值3.42×10^-4（圖2（d））；FFT去除條帶噪聲后，信噪比、噪聲標(biāo)準(zhǔn)差未***改善。

四、研究方法

4.1水體顏色參量計(jì)算

根據(jù)國際照明委員會（CIE）制定的CIE-XYZ顏色標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)以及定量的描述顏色方法，基于本研究采集的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)，計(jì)算河湖水體的Hueangle。除此之外，還采用給定光譜的主導(dǎo)波長來表示。AVW因?yàn)榘俗贤夂徒t外波段，對于顏色更藍(lán)或更紅的極端水域，相對Hueangle具有更高的變化范圍。故為了充分利用所獲得的高光譜信息來準(zhǔn)確量化內(nèi)陸水體水色，本研究從水色主導(dǎo)波長的角度利用無人機(jī)高光譜全波段數(shù)據(jù)（400～800nm）計(jì)算AVW，計(jì)算公式為:

4.2水體色相分類

實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，采樣區(qū)域水環(huán)境惡化主要表現(xiàn)為大量浮萍漂浮的綠色水體和污染源附近的黃棕色污染水體。參考設(shè)定Hueangle閾值對內(nèi)陸河湖水體的分類方法。從實(shí)測數(shù)據(jù)中選出19條不同類型水體（5條浮萍漂浮的綠色水體、7條一般水體和7條污染源附近黃棕色水體）的高光譜反射率曲線計(jì)算Hueangle。浮萍漂浮的水體呈綠色，具有植物光譜特征。污染源附近黃棕色水體主要組分為非色素顆粒物或有色溶解有機(jī)物，有色溶解有機(jī)物中含有的腐殖酸和富里酸隨著濃度的升高會使水體呈現(xiàn)黃褐色。根據(jù)所選不同水體的Hueangle值將水體分為綠色異常水體（Hueangle≤218°）、一般水體（218°≤Hueangle≤225°）、黃棕色異常水體共3類（Hueangle≥225°）（圖3）。

圖3不同類型水體光譜曲線及對應(yīng)Hueangle

4.3水質(zhì)參數(shù)

高光譜遙感反演通過對同步實(shí)測的遙感反射率與水質(zhì)參數(shù)（Chl-a，TSM，CDOM，濁度，TN，TP）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，將不同水質(zhì)參數(shù)選擇相關(guān)性比較高的波段或波段組合作為自變量，通過指數(shù)、冪函數(shù)、線性、多項(xiàng)式、偏**小二乘回歸等方法構(gòu)建反演模型（表2），通過Ｒ²和ＲMSE對模型的反演效果進(jìn)行評估。

表2水質(zhì)參數(shù)反演模型

參考綜合營養(yǎng)指數(shù)（TLI）計(jì)算方法，基于Chl-a、TN、TP濃度估算河湖水體的TLI指數(shù)。通過水體的TLI指數(shù)，將水體營養(yǎng)狀態(tài)分為貧營養(yǎng)（TLI＜30）、中營養(yǎng)（30≤TLI≤50）、輕度富營養(yǎng)（50＜TLI≤60）、中度富營養(yǎng)（60＜TLI≤70）、重度富營養(yǎng)（70＜TLI）5種狀態(tài)。

五、結(jié)果討論

5.1無人機(jī)-實(shí)測遙感反射率驗(yàn)證

遙感反射率整體測定誤差表明：無人機(jī)高光譜計(jì)算的遙感反射率，各波段ε在7.7%～27.9%之間（平均值13.34%），ＲMSE為0.0034sr_-1～0.0062sr_-1之間（平均值0.0046sr_-1），Ｒ在0.63～0.93之間（平均值0.83），整體誤差較低。由于該定標(biāo)方法沒有準(zhǔn)確去除光照強(qiáng)度變化對遙感反射率計(jì)算的影響，因此一小時(shí)間隔內(nèi)定標(biāo)點(diǎn)的測定精度略低于同步定標(biāo)精度（圖4）?？紤]到大多數(shù)無人機(jī)由于載重局限，*搭載一個(gè)向下探測的傳感器，在光照條件較為穩(wěn)定均勻的情況下，利用該測定方法獲得的遙感反射率精度較高，可以推廣應(yīng)用。

圖4無人機(jī)-實(shí)測Rrs對比驗(yàn)證

5.2水體顏色參量與水質(zhì)參數(shù)反演效果評估

如圖，無人機(jī)高光譜反演的水體顏色參量基本與原位觀測高光譜反演值一致（Hueangle：Ｒ2=0.97，ＲMSE=0.86°；AVW：Ｒ2=0.93，ＲMSE=2.01nm）。相對于多光譜數(shù)據(jù)反演的水體顏色參量需要通過實(shí)測高光譜校正，無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)反演的水體顏色參量更加準(zhǔn)確且避免了校正帶來的誤差。根據(jù)相關(guān)分析構(gòu)建的各類水質(zhì)參數(shù)反演模型（圖5（b）），從與實(shí)測數(shù)據(jù)的對比結(jié)果來看具有較高的反演精度。

圖5無人機(jī)高光譜反演水體顏色參量、水質(zhì)參數(shù)精度驗(yàn)證

5.3河段水體色相分類

利用25條綠色異常水體、33條一般水體和17條黃棕色異常水體的原位觀測高光譜數(shù)據(jù)對Hueangle水體分類方法進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證精度分別為68%，91%和82%，證明該方法具有較高的分類精度。根據(jù)Hueangle閾值對2019-2020年崇明島重點(diǎn)河湖水體進(jìn)行分類。圖6（a）顯示，2019年11月份的南橫引河河段整體都為黃棕色異常水體，結(jié)合實(shí)際采樣調(diào)查分析，南橫引河作為崇明島重要的航運(yùn)河道，船只航行直接造成水體濁度增高，且該河段臨近崇明島**港口，長期?？吭诤拥纼蓚?cè)的船只產(chǎn)生的生活污水也會對水體顏色造成影響。同一時(shí)間段的七效港河（圖6（b））大部分為一般水體，城鎮(zhèn)居民生活區(qū)一側(cè)的河道有明顯的黃棕色異常。2020年5月份崇明島的河湖水體顏色相對2019年11月份有明顯變化，七效港河的黃棕色異常水體面積有明顯的減?。▓D6（d））。南橫引河整體的黃棕色異?，F(xiàn)象消失轉(zhuǎn)為一般水體，但臨近夏季豐水期，開始出現(xiàn)綠色異常水體（圖6（c））。通過分析2019年11月和2020年5月崇明島重點(diǎn)河段Hueangle分類結(jié)果，發(fā)現(xiàn)崇明島河湖在枯水期有較多的黃棕色異常水色現(xiàn)象。

圖6上海市崇明島河湖水體Hueangle分類

產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因可能與崇明“閘控型”水系有關(guān)，在非引排期且雨水量不太充沛的時(shí)候，河流之間近乎封閉，導(dǎo)致水動(dòng)力嚴(yán)重不足，再加上企業(yè)、居民生活廢水的排放，使得河湖水體顏色出現(xiàn)明顯異常。另外南橫引河作為主要航運(yùn)河道，在11月和5月的水體顏色變化明顯，懷疑該河道受人為因素影響較為嚴(yán)重，需加強(qiáng)監(jiān)管和治理。

5.4多參數(shù)水環(huán)境分析

圖7（a）-（i）顯示了崇明島北港東岸轉(zhuǎn)河，水體顏色參量和水質(zhì)參數(shù)基于無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)定量反演的結(jié)果，圖7（j）顯示北港東岸轉(zhuǎn)河左右兩側(cè)為黃棕色異常水體。各類水質(zhì)參數(shù)濃度都較高，其中（d）-（e）顯示TN，TP濃度達(dá)到Ⅳ類水體的標(biāo)準(zhǔn)（1≤TN≤1.5mg/L，0.2≤TP≤0.3mg/L）。TLI指數(shù)（圖7（i））表明該區(qū)域的黃棕色異常水體為輕度富營養(yǎng)化水體。河道中間的綠色異常水體TLI指數(shù)也顯示為輕度富營養(yǎng)化，部分水質(zhì)參數(shù)（Chl-a，TSM，CDOM，TP）顯示高濃度特點(diǎn)（圖7（a）-（c），7（e）），但該區(qū)域的濁度、TN（圖7（h），7（e）)相對黃棕色異常水體較低，分析原因在于該異常區(qū)域水流相對緩慢，泥沙等非色素顆粒物沉淀，水體透光性較好，濁度較低，浮游植物光合作用增強(qiáng)，再加上附近多處溝渠和隱蔽排污口不定期排放高營養(yǎng)鹽（TP主導(dǎo)）污染物導(dǎo)致出現(xiàn)藻華現(xiàn)象。而河道兩側(cè)的異常水域現(xiàn)場調(diào)查時(shí)正在排放污水，排污過程導(dǎo)致水體濁度升高，水中非色素顆粒物增多，水體呈黃棕色。

圖7上海市崇明島重點(diǎn)觀察河道疑似污染水體識別

結(jié)果顯示Hueangle和AVW均能夠有效地對異常顏色水體進(jìn)行甄別，此外，Hueangle分類可以有效地劃分不同的水體顏色類型，用于判別異常水體的空間位置和水色異常類型，從而豐富了水環(huán)境遙感探測信息。結(jié)合水質(zhì)參數(shù)定量反演，也有助于對疑似污染水體進(jìn)一步分析，對于突發(fā)性河湖水體污染的快速監(jiān)測提供了一定輔助支持，同時(shí)為現(xiàn)場觀測提供了有效信息。

六、結(jié)果討論

本研究發(fā)展了一種無人機(jī)高光譜遙感反射率標(biāo)定方法，通過該方法計(jì)算的高光譜遙感反射率各波段平均ε為13.34%，ＲMSE平均為0.0046sr-1，Ｒ平均為0.83?？梢栽诠庹辗€(wěn)定的情況下計(jì)算較為準(zhǔn)確的水體遙感反射率。后續(xù)仍需研究如何去除光照變化計(jì)算遙感反射率。通過FFT和MNF方法對高光譜數(shù)據(jù)的條帶噪聲和光譜維噪聲進(jìn)行了去除，高光譜整體信噪比提升了128%，有效提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用高光譜數(shù)據(jù)反演水體Hueangle，AVW和水質(zhì)參數(shù)，有效利用了高光譜數(shù)據(jù)豐富的光譜信息。根據(jù)Hueangle能夠區(qū)分不同顏色水體的特點(diǎn)，通過設(shè)定Hueangle閾值的方法對水體進(jìn)行分類，應(yīng)用該分類方法對上海市崇明島河湖水體顏色的時(shí)空變化進(jìn)行分析。同時(shí)利用水體顏色參量以及水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果對上海市崇明島的重點(diǎn)觀察河段進(jìn)行疑似污染水體的識別。以上結(jié)果表明高光譜數(shù)據(jù)在水體顏色和水質(zhì)參數(shù)反演應(yīng)用方面的潛力，結(jié)合無人機(jī)高時(shí)效性、高空間覆蓋度的特點(diǎn)，對于輔助河湖水環(huán)境監(jiān)測提供了強(qiáng)有力的支持。

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