星-空-地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法技术

本发明专利技术公开了星

【技术实现步骤摘要】
星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法


[0001]本专利技术属于水环境定量遥感
，具体涉及基于星
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空
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地遥感观测网络 的星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法。

技术介绍

[0002]水体污染问题日趋严重，特别是广西柳江地区的镉污染事件，对该地人民的 水安全造成了极大影响。因此，对水污染的动态监测与评价已成为当务之急，但 是传统的水质监测方法检测和分析过程复杂、周期长，数据的频次、时效和代表 性远远滞后于环境管理与决策的需求，特别是一些突发性、大范围的环境质量变 化不能被及时捕捉。
[0003]常规的水体污染监测方法采用人工实地采样、实验室样本分析评价，监测周 期长、成本高、工作量大，且监测结果只能代表局部水体区域的污染分布情况。 高光谱遥感技术利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率，以几十或几百个波段同 时对地表地物像，能够获得地物的连续光谱信息，实现了地物空间信息、辐射信 息、光谱信息的同步获取，是监测和反演水体重金属含量的重要手段。
[0004]目前，国内外还没有采用“星载多光谱遥感+无人机高光谱+地面实测”光谱 立体监测技术，开展高精度水质参数反演和重金属污染监测研究的公开文献报 道。国内尚无重金属污染监测研究及方法的相关专利登记。

技术实现思路

[0005]本专利技术所为了解决
技术介绍
中存在的技术问题，目的在于提供了星
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>空
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地高 光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，采用高光谱遥感观测手段，利用卫星和 无人机平台采集实验区遥感影像数据，结合地面光谱仪实测数据，以1种典型重 金属镉、叶绿素a和悬浮物为例，建立星
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空
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地高光谱遥感水质参数协同反演方 法，对广西区1个典型实验区内的水体进行水质参数反演估算。
[0006]为了解决技术问题，本专利技术的技术方案是：
[0007]星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，所述方法包括：
[0008]获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像；
[0009]对所述原始高光谱遥感影像进行预处理，得到优化后的目标区域高光谱遥感 影像；
[0010]获取污染水体区域的多个采样点的水体样本，对水体样本化验处理，得到重 金属元素的多个浓度数据；
[0011]基于所述优化后的目标区域高光谱遥感影像获取与各所述采样点对应的高 光谱曲线；
[0012]对所述高光谱曲线预处理，得到优化后的高光谱曲线；
[0013]所述优化后的高光谱曲线包括：多个训练样本高光谱曲线和多个验证样本高 光谱曲线；
[0014]基于各所述训练样本高光谱曲线获取与各所述训练样本高光谱曲线对应的 光谱特征波段；
[0015]基于与各所述训练样本高光谱曲线对应的光谱特征波段以及与各所述训练 样本高光谱曲线对应的重金属元素浓度数据，利用CARS+PLS算法进行模型训练， 获得重金属元素浓度与分布的最优反演模型；
[0016]基于所述重金属元素浓度与分布的最优反演模型对所述优化后的目标区域 高光谱遥感影像进行重金属元素浓度与分布的反演。
[0017]采用“星
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空
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地”遥感观测网络，构建无人机遥感平台，进行大面积水体的 快速同步监测，高效自动地对影像进行几何校正，结合GPU与CPU异构并行系统， 快速生成高光谱正射影像，基于已建立的重金属元素含量与光谱特征关系，研发 了一种星空地重金属污染变化立体监测方法，以及水体中重金属元素含量与地面 反射光谱特征参量的统计关系模型。
[0018]进一步，所述获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像，具体包括：
[0019]利用卫星和无人机观测平台获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像。
[0020]进一步，所述原始高光谱遥感影像包括：星载高光谱遥感影像和机载高光谱 遥感影像。
[0021]进一步，对所述原始高光谱遥感影像进行预处理，具体包括：
[0022]对星载高光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正和大气校正处理；
[0023]对机载高光谱遥感影像进行几何校正、影像拼接、大气校正、均值平滑和噪 声去除处理。
[0024]进一步，获取污染水体区域的多个采样点的水体样本，对水体样本进行野外 化验处理和实验室实测化验处理，得到重金属元素的多个浓度数据。
[0025]进一步，对所述高光谱曲线预处理，具体包括：
[0026]对所述高光谱曲线进行数据转换、滤波去噪和水汽吸收波段剔除处理。
[0027]进一步，所述基于各所述训练样本高光谱曲线获取与各所述训练样本高光谱 曲线对应的光谱特征波段，具体包括：
[0028]对各所述训练样本高光谱曲线进行特征波段分析，获得与各所述训练样本高 光谱曲线对应的第一特征波段；基于各所述第一特征波段获取与各所述第一特征 波段对应的单波段反射率或波段反射率组合值，以获得所述与各训练样本高光谱 曲线对应的光谱特征波段。
[0029]进一步，所述模型训练，包括：
[0030]基于与各所述训练样本高光谱曲线对应的光谱特征波段以及与各所述训练 样本高光谱曲线对应的重金属元素浓度数据进行相关度计算，获得与各所述训练 样本高光谱曲线对应的光谱特征波段与重金属元素浓度数据的相关系数；基于与 各所述训练样本高光谱曲线对应的相关系数对各所述训练样本高光谱曲线进行 筛选，获得用于进行模型训练的目标高光谱曲线。
[0031]进一步，所述方法还包括：基于各多个验证样本高光谱曲线获取与各多个验 证样本高光谱曲线对应的光谱特征波段；基于与各多个验证样本高光谱曲线对应 的光谱特征波段以及所述重金属元素浓度反演模型计算获得与各多个验证样本 高光谱曲线对应的重
金属元素浓度的反演值；基于与各所述多个验证样本高光谱 曲线对应重金属元素浓度以及与各多个验证样本高光谱曲线对应的重金属元素 浓度的反演值，对所述重金属元素浓度反演模型进行验证，以至少在验证其不符 合预定条件的情况下，修正所述重金属元素浓度反演模型。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：(1)树立典型示范，推动科技发展。 目前基于遥感的方法监测水质参数主要集中在总悬浮物、叶绿素a、透明度、总 磷和总氮以及COD等，对水体重金属含量的反演的研究较少，其中在国内尚未发 现对水体中重金属镉的含量进行反演的报道，故本专利技术作为先例，可为后续研究 提供参考及支持，推动广西乃至国内水体重金属污染的研究。
[0033](2)降低监测成本，节约人力物力。常用的监测方法基于物理
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化学的手段， 对目标区域的水体样本进行采集，进而通过化学、生物方法分析进行评定与预估， 该法耗时、耗力且无法获得大面积整体水域的污染分布情况。而星
‑<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像；对所述原始高光谱遥感影像进行预处理，得到优化后的目标区域高光谱遥感影像；获取污染水体区域的多个采样点的水体样本，对水体样本化验处理，得到重金属元素的多个浓度数据；基于所述优化后的目标区域高光谱遥感影像获取与各所述采样点对应的高光谱曲线；对所述高光谱曲线预处理，得到优化后的高光谱曲线；所述优化后的高光谱曲线包括：多个训练样本高光谱曲线和多个验证样本高光谱曲线；基于各所述训练样本高光谱曲线获取与各所述训练样本高光谱曲线对应的光谱特征波段；基于与各所述训练样本高光谱曲线对应的光谱特征波段以及与各所述训练样本高光谱曲线对应的重金属元素浓度数据，利用CARs+PLs算法进行模型训练，获得重金属元素浓度与分布的最优反演模型；基于所述重金属元素浓度与分布的最优反演模型对所述优化后的目标区域高光谱遥感影像进行重金属元素浓度与分布的反演。2.根据权利求1所述的星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，其特征在于，所述获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像，具体包括：利用卫星和无人机观测平台获取污染水体区域的原始高光谱遥感影像。3.根据权利要求2所述的星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，其特征在于，所述原始高光谱遥感影像包括：星载高光谱遥感影像和机载高光谱遥感影像。4.根据权利要求3所述的星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，其特征在于，对所述原始高光谱遥感影像进行预处理，具体包括：对星载高光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正和大气校正处理；对机载高光谱遥感影像进行几何校正、影像拼接、大气校正、均值平滑和噪声去除处理。5.根据权利要求1所述的星
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空
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地高光谱遥感水体重金属污染立体监测方法，其特征在于，获取污染水体区域的多个采样点的水体样本，对水体...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祖宇，黄铭，覃现，郑志安，黎胜，周杨，胡春龙，覃智，黄婷，黄丽霞，
申请(专利权)人：广西壮族自治区地理信息测绘院，
类型：发明
国别省市：