文献类型：期刊文章

作　　者：刘彦君[1,2,3] 夏凯[1,2,3] 冯海林[1,2,3] 方益明[1,2,3]

LIU Yanjun;XIA Kai;FENG Hailin;FANG Yiming(College of Information Engineering,Zhejiang Agriculture and Forestry University,Hangzhou 311300;Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology,Hangzhou 311300;Key Laboratory of Forestry Perception Technology and Intelligent Equipment,State Forestry Administration,Hangzhou 311300)

机构地区：[1]浙江农林大学信息工程学院,杭州311300 [2]浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,杭州311300 [3]林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,杭州311300

出　　处：《环境科学学报》

基　　金：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)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：1241-1249

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、GEOBASE、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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,p<0.05),V4(0.670～0.760μm)与TUB相关性显著(r=0.486,p<0.05).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

分 类 号：X87] X52