濁度是水環境監測的重要水質參數，與懸浮物之間具有緊密聯系，是用來估計懸浮物質量的關鍵。實時、快速監測礦區周邊地表水水質是防止礦區水環境污染的前提。傳統的水質監測手段主要通過實地定點采樣、實驗室理化分析的形式獲取水質參數，在一定程度上能排除環境干擾，對水質指標做出較為精準的評價，但采樣間隔較長、樣本點分布稀疏，且耗時費力，難以完成全面實時的地表水水質狀況監測。遙感技術具有時效性強、低成本和場景監測能力，可實現大區域水體的快速監測，反映研究區水質的時空變化特征。但衛星觀測能力易受天氣、時空分辨率等限制，難以及時進行有效監測。
近年來，無人機技術飛速發展，以無人機為飛行平臺搭載高光譜傳感器，可低空作業，具有獲取數據分辨率高、光譜信息豐富等優勢，可在一定程度上彌補衛星遙感對水體監測的不足。
基于國內諸多研究的基礎，聯合無人機高光譜數據與地面實測光譜數據、水質參數數據，采用相關性分析法選取波段，分析光譜指數與水體水質參數的定量關系，構建反演模型，并應用于無人機高光譜影像，生成礦區水體濁度空間分布圖，實現范圍性地表水水質監測。
01數據獲取與處理
采用大疆為搭載平臺，搭載機載高光譜，通過高光譜成像系統進行數據傳輸與獲取。根據任務要求合理規劃攝區航線，利用航跡規劃子系統將規劃的航線數據載入空中控制系統，然后按照航線數據進行拍攝。拍攝數據將通過無線電實時傳輸到地面控制系統。為準確掌握研究區水體情況，在研究區水域范圍內均勻隨機選取20個采樣點，采集采樣點處光譜數據、水樣，并及時完成水質參數測定。水面樣本點光譜數據采集使用背攜式ASD光譜輻射儀，光譜響應范圍為350～2500nm，光譜分辨率為1nm。無人機搭載傳感器獲取的光譜范圍是380～1000nm，為確保采樣光譜與無人機高光譜波長范圍一致，選用實測采樣點光譜350～1000nm數據。部分水體光譜曲線如圖1所示，水體實測光譜曲線基本符合標準水體反射光譜曲線，水體反射率較低，遠低于其他大多數地物，水體在藍綠波段具有較強反射，在其他可見光波段吸收較強。
圖1部分樣本點水體光譜曲線
02研究方法
為選擇與水體參數濁度值高度相關的波段，采用相關性分析法，使用采樣點光譜數據構建光譜歸一化差值指數，計算NDSI與采樣點水質參數濁度值的相關性，選取相關性的波段組構建水質反演模型，并以決定系數R2與均方根誤差RMSE作為精度評價標準，評定反演模型預測精度，選取反演模型，應用于無人機高光譜數據，實現水質參數反演的空間可視化。
引入均方根誤差作為驗證反演模型精度的指標，通過計算樣本點實測水質濁度值與不同反演模型預測值之間的均方根誤差,分析不同反演模型的預測精度,進而選取模型。均方根誤差計算公式為:
公式(3)中，x為采樣點實測水質濁度值，x為模型反演預測值，n為樣本點總數。
03結果分析
為檢驗所構建反演模型的預測精度，對比采樣點實測濁度值與反演模型預測值，結果如圖3所示。采樣點實測濁度值與反演模型預測值較均勻地分布在1∶1線性附近，即模型預測值與實測值接近，模型預測結果可用于實際監測需求。經對比驗證，反演模型預測結果具有較高精度，可用于無人機高光譜影像，進行研究區水體濁度參數的范圍性監測，獲取水體濁度空間可視化分布成果。
圖3水體濁度實測值與預測值對比
基于采樣點實測光譜與濁度值數據構建反演模型，滿足反演精度需求，結合同時期獲取的無人機高光譜數據實現全域水體的濁度反演，并繪制水體濁度值空間分布圖，如圖4所示。研究區水體濁度值為0～45度，其中78%范圍水域濁度值為9～18度，水邊緣區域約有12%范圍濁度值達到20～45度。結果表明，該區域水體整體較為清澈，懸浮物濃度較低，濁度值較小，無明顯污染現象，而水域邊界處反演模型預測結果濁度值較高，與實際調研結果一致。
圖4研究區水域濁度空間分布
04結論
結合實測樣本點光譜數據、水體濁度，采用相關性分析方法選取與濁度相關較高的波段，構建反演模型。經波段分析發現，當波段為540、625nm，歸一化差值指數與水體濁度具有相關性，數值為0.762，因此基于波段（540、625nm）構建反演模型。為檢驗模型精度，對比模型預測值與實測值發現，樣本點位置水體濁度值與反演模型預測值均勻分布在1∶1線性附近，反演精度較高。同時將反演模型應用于無人機高光譜影像，實現地表水體濁度的范圍性監測，分析水體濁度，實現數據空間化與可視化。
研究利用無人機實時監測、高空間分辨率的能力，對于地表水污染監測預警具有重要意義。隨著研究的深入，基于豐富的光譜信息可進一步開展水體懸浮物濃度、CHL-a濃度以及有機物污染等方面的監測分析，為地表水水質監測與環境保護提供技術支持。
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