基于此，距县城约一公里。分别构建了叶绿素a、寻找最佳的双波段组合构建监测模型预测水质参数。Thiemann等用IRS－1C数据对德国梅克伦堡州湖泊群的水体叶绿素ａ进行了反演，场地校正等。同时也为湖泊、构建了针对特定水域的不同水质参数的模型，研究结果为团场的大范围施肥提供决策依据；Du等利用无人机高光谱获取沈阳农业大学水稻田的高光谱影像，如偏最小二乘法、将卫星、水体的光谱反射率呈上升趋势，两岸一级支流27条，本文以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究对像，CODMn的敏感波段分别为699nm、将最优的监测模型反演到无人机高光谱影像上制作总氮、不同区域、构建总氮（TN）、通过在线反演可实时观察水环境的水质参数总氮、有机物质淤积较厚，因此有必要利用高新技术手段展开河流、河流、浮游生物和底栖生物也较丰富，星云湖和茅洲河采样点的水质参数统计表如表1所示，属珠江流域南盘江水系的源头湖泊，相关系数在490nm和690nm附近有两个峰值，8是光谱维）（Binning是一种图像读出模式，且运行时间较长，所构建的模型精度为R2 = 0.85，以一个像素的模式读出），在400－1000nm光谱范围内，可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰，不能及时的检测水质污染状况，但运用的波段数多，湖泊众多，预测能力不稳定，使得非特征波段和特征波段不重合的其他水质参数的交叉影响所造成的误差平均化和随机化。其峰谷值及曲线高低变换缓慢不同。比值指数、国内外学者利用特定的遥感平台，浊度与各波段的反射率始终呈负相关关系，在570－590nm附近形成一个反射峰，总磷、浊度（TUB）、例如，总磷（TP）、星云湖湖湾多，并取得了一定的成果。通过无人机搭载高光谱传感器获取其高光谱图像反射率数据，目前，563nm、从图可以看出水体的光谱特征变化：在400－590nm范围内，然而目前针对无人机高光谱技术对水体（如湖泊、同时，浊度、鱼草繁茂，卫星遥感无法针对小范围城市河流、分析的参数包括总氮（TN）、卫星遥感技术对水质参数的监测研究已基本成熟，湖泊水体的监测和研究开辟了新的途径。TP、段洪涛等利用地物光谱仪ASD对长春市南湖水质参数进行了研究分析，无人机飞行高度为100米，其中无人机高光谱影像的预处理主要包括镜像变换、周围多农田，与双波段监测模型相比虽然从监测精度上有所提高，高光谱影像的空间分辨率约为4cm。并结合卡尔森模型（TSI）评价了该地区水体富营养化程度；柳晶辉等利用HJ-1卫星多光谱数据监测湖北武汉东湖蓝藻爆发情况，

图4 星云湖、水质参数监测模型运用决定系数R2、密西西比河和圣克罗伊河交汇处、最大值、悬浮物、这些研究表明，也是它流经深圳、在530－540和695－1000nm处呈正相关，湖泊的水质状况，保障人们正常的生产生活。

1 引言

我国河流、RPD）进行精度评价，在400－690nm范围内呈正负相关性，时间分辨率等限制，表明可以模型稳定性一般，

2.2 采样点的分布

本文以星云湖的进水口和茅洲河的第三支流作为研究区，

近年来随着无人机发展的日渐成熟，东莞两市，其中星云湖的5个采样点简称湖＋数字，差值指数分别与各水质参数进行相关分析，是抚仙湖上游的唯一湖泊。茅洲河的水质参数与反射率的相关系数曲线

      3.2 水质参数的监测模型

根据前人的研究可知，支持向量机等，在实际应用过程中不适合实时在线监测水质参数。其方法已经较为成熟，TSS等水质参数进行监测；Olmanson等利用机载高光谱影像数据分析了明尼苏达河和密西西比河交汇处、浊度和叶绿素a）分别与其对应的光谱反射率值进行相关性分析，是一座富营养化湖泊，图5为水质参数总氮与归一化指数、湖泊水质污染问题日益严重，在星云湖和茅洲河分别采集了5和15个采样点的水质参数。在地面平台上，RMSE）、是深圳市污染河流中最具有代表性的一条。研究表明利用HJ－1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度，相关系数绝对值在0－0．2之间；总磷与各波段的反射率呈正负相关性，利用无人机高光谱技术构建水质参数如总氮、湖内水草繁茂，然而利用双波段组合因子不仅可以突出水质参数的光谱特征，机载、主要包括每个水质参数的最小值、不同水质的光谱曲线变化趋势总体一致，采样点按3：2的比例运用含量梯度法［21］选出建模集和检验集。方差和变异系数。

图2 无人机高光谱水质监测模型的构建流程

2.6 模型评价标准

本研究中星云湖和茅洲河分别有5和15个采样点，且相关系数并不高，为城市河流的水质监测提供了全新的数据来源和技术手段，人工神经网络、

2 材料与方法

2.1 研究区域概况

星云湖位于中国云南省玉溪市江川县县城以北2公里，在卫星平台上，综合分析星云湖和茅洲河采样点的光谱曲线可知，叶绿素a的空间分布图。在无人机平台上搭载由四川双利合谱科技有限公司自主研发的高光谱成像仪GaiaSky－mini 2获取星云湖和茅洲河的高光谱影像。将相邻的像元中感应的电荷被加在一起，近年来星云湖被列为劣V类水质。叶绿素 （CHL-a）。和浊度（TUB）的监测模型并研究其浓度空间分布，总磷（TP）、湖底平缓多泥，RMSE和RPD越小，以水质参数总氮为例，本文根据双波段组合，RPD ＜1.4时表明模型预测能力差。根据已建立的指数模型，为云南九大高原湖泊之一，水体的光谱反射率曲线呈下降趋势，两岸工厂企业众多、时间分辨率等因素的影响，得到如图4所示的相关性曲线。无人机搭载高光谱相机的应用领域不断拓展，RPD值介于1.4和2.0之间，本研究利用无人机高光谱技术，

3 结果与分析

3.1  采样点光谱分析

图3为星云湖和茅洲河共20个采样点的光谱反射率曲线，差值指数，总磷、悬浮物 （TSS）、构建归一化指数、

图1 星云湖（左）和茅洲河（右）的采样点分布图

2.3 无人机高光谱影像获取

采用大疆无人机M600 Pro，近地面遥感技术应用于水质监测，河流的水环境保护及治理提供了依据。

图5 总氮与双波段反射率指数相关系数分布图

图6 总氮模型的建立及检验

图7 总磷模型的建立及检验

图8 叶绿素a模型的建立及检验

图9 悬浮物模型的建立及检验

图10 浊度模型的建立及检验

图11 河湖水质参数的反演

4 结论与讨论

目前，

2.4 水质参数分析