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基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演
引用本文:刘彦君,夏凯,冯海林,方益明.基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演[J].环境科学学报,2019,39(4):1241-1249.
作者姓名:刘彦君  夏凯  冯海林  方益明
作者单位:浙江农林大学信息工程学院,杭州311300;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州311300;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,杭州311300;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州311300;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,杭州311300;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州311300;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,杭州311300;浙江农林大学信息工程学院,杭州311300;浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州311300;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,杭州311300
基金项目:国家自然科学基金两化融合项目(No.U1809208);浙江省重点研发计划项目(No.2015C03008);浙江省自然科学基金和青山湖科技城联合基金(No.LQY18C160002)
摘    要:总磷(TP)、悬浮物浓度(SS)、浊度(TUB)3种水质参数可以直接通过遥感反演得到,常用于评价区域水环境的污染状况.以浙江农林大学东湖为研究对像,使用无人机携带多光谱传感器(Mica Sense Red Edge)获取多光谱影像,进而提取16个光谱参数,分别构建东湖水域TP、SS、TUB的反演模型.结果表明:光谱参数V5(NIR 0.770~0.890μm)与TP、SS相关性显著(r分别为0.470、-0.537,p0.05),V4(0.670~0.760μm)与TUB相关性显著(r=0.486,p0.05).在建立的TP反演模型中,指数函数模型精度最高,决定系数R~2为0.7829;在建立的SS、TUB反演模型中,多项式函数模型精度最高,决定系数R~2分别为0.7503、0.7334.经检验,TP、SS、TUB模型估测值与实测值线性拟合曲线的决定系数R~2分别为0.7374、0.8978、0.6726,满足水质要素反演的精度要求.最后利用建立的模型,结合多光谱影像数据,建立了东湖水域各参数的空间分布图,实现了水质参数的可视化,可为小微水域的污染防治提供技术支撑.

关 键 词:无人机  多光谱  总磷  悬浮物浓度  浊度  遥感  反演
收稿时间:2018/7/30 0:00:00
修稿时间:2018/9/18 0:00:00

Inversion of water quality elements in small and micro-size water region using multispectral image by UAV
LIU Yanjun,XIA Kai,FENG Hailin and FANG Yiming.Inversion of water quality elements in small and micro-size water region using multispectral image by UAV[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2019,39(4):1241-1249.
Authors:LIU Yanjun  XIA Kai  FENG Hailin and FANG Yiming
Institution:1. College of Information Engineering, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Hangzhou 311300;2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology, Hangzhou 311300;3. Key Laboratory of Forestry Perception Technology and Intelligent Equipment, State Forestry Administration, Hangzhou 311300,1. College of Information Engineering, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Hangzhou 311300;2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology, Hangzhou 311300;3. Key Laboratory of Forestry Perception Technology and Intelligent Equipment, State Forestry Administration, Hangzhou 311300,1. College of Information Engineering, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Hangzhou 311300;2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology, Hangzhou 311300;3. Key Laboratory of Forestry Perception Technology and Intelligent Equipment, State Forestry Administration, Hangzhou 311300 and 1. College of Information Engineering, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Hangzhou 311300;2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology, Hangzhou 311300;3. Key Laboratory of Forestry Perception Technology and Intelligent Equipment, State Forestry Administration, Hangzhou 311300
Abstract:
Keywords:UAV  multispectral  total phosphorus  suspended sediments concentration  turbidity  remote sensing  inversion
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