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苏州某河道水质遥感分析


项目背景:


     中国城镇化和工业化进程的发展速度不断加快,经济发展与生态环境保护之间的矛盾也日益突出,城市生活和工业的发展与水密不可分,城市河道成为工业、农业及生活废水的主要排放通道,但是部分排放的废水并不能达到水安全标准,加之建筑、生活垃圾乱堆乱放,导致水体大面积污染,水面漂浮大量垃圾,岸线绿化侵占严重,对河道生态秩序造成严重破坏。随着我国“河长制”的不断普及,河湖整治已经成为各级人民政府改善城市生态环境的重要内容,治理河道环境,保护绿水青山,是我国实现可持续发展的理念的重要举措。

     

     无人机多光谱监测优势:


     城市内陆水体水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特性、选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演算法实现的。水质遥感监测方法可以反映水质在空间和时间上的分布情况和变化,直观地识别污染源、污染口和可见漂浮物,有效监测地表水环境质量,提供总氮、总磷、叶绿素a、悬浮物、高锰酸钾指数、藻类分布和富营养化指数等20余种水体指标的实时分布结果,发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染物迁徙特征,而且具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测的优势。



案例介绍:


数据采集:本项目采集设备利用DJI-M300无人机上搭载MS600多光谱相机,根据飞行河道宽度和面积,以及无人机单架次航程限制,主干河道分段执行飞行任务、支流补飞的方式执行。同时为保证长河道数据拼接兼容性,每段河道需要预留重复的航片,以保证影像拼接整体成图的要求,同时整体提高数据采集效率,保证河道这一类特征点较少场景的拼接任务。


数据预处理:完成航摄图像数据采集之后,采用拼图软件对航摄影像进行拼接处理,包括对可见光和多光谱的空中三角测量和像素匹配处理。使用遥感预处理软件对原始多光谱数据进行配准、拼接、辐射定标、正射校正、影像镶嵌和裁剪,得到河道的反射率影像。


水质参数反演模型构建:对预处理过后的无人机遥感数据,利用无人机多光谱数据以及准同步水质采样数据,构建水质反演模型,反演总磷、总氮、氨氮、高锰酸盐、溶解氧五类水质参数,结合单一因子评价标准得到水质指标。


效果展示:

河道多光谱.jpg


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