无人机多光谱遥感技术在城市黑臭水体监测中的应用 ——高效识别与动态管控的新方案

城市黑臭水体是典型的污染现象，主要由生活污水直排、工业废水、河道断流等因素引发。传统监测依赖人工采样，效率低、覆盖有限，且难以获取河道中心数据。卫星遥感虽可大范围监测，但受时空分辨率限制（如重访周期长、云层干扰），对小尺度河道或突发污染响应不足，而无人机多光谱遥感可以相对更精准。

黑臭水体的光谱特征

黑臭水体具有显著光谱标识，可作为无人机识别的理论基础：

低反射率：在400–900 nm波段整体反射率低于0.025 sr⁻¹；

弱光谱斜率：在400–550 nm波段反射率随波长上升缓慢，斜率远低于正常水体；

峰谷特征消失：因藻类含量低，无620 nm吸收谷和700 nm反射峰，光谱曲线平缓；

关键波段：绿光波段（520–590 nm）对黑臭水体最敏感，反射率差异最大。

无人机多光谱监测方案设计

1.硬件配置

多光谱相机：搭载7波段多光谱成像相机（如MAX-S810），7个光谱通道+1个RGB通道，可获得更为精准的光谱信息，覆盖蓝（450 nm）、绿（550 nm）、红（650 nm）、红边（730 nm）、近红外（840 nm），通过特定波段组合增强黑臭水体特征提取，内嵌多种模型，并有强大的光谱云平台支撑，轻松适配农业、林业、生态环境、漏油检测等多种应用场景。

2.数据处理流程

辐射定标：将原始DN值转换为辐射亮度；

大气校正：采用FLAASH或经验线性法，消除气溶胶影响（无人机低空飞行可显著提升精度）；

特征提取：基于光谱特征构建识别模型

3.动态监测网络构建

定期巡航：雨季/旱季加密飞行，跟踪污染扩散路径；

热点预警：基于历史数据识别易发区域（如人口密集区、断头河段）；

应用案例与效益

无人机成果：

识别11条黑臭河段（总长40.7 km），精准定位排污口8处；

发现黑臭水体集中于居民区，与生活污水排放强相关；

治理效益：

监测成本降低60%，响应时间从周级缩短至小时级；

为“海绵城市”建设提供污染源动态分布图。

挑战与展望

挑战：

水面镜面反射干扰；

细小漂浮物（树叶、泡沫）易导致误判。

未来方向：

融合高光谱（400–1000 nm）提升特征区分度；

结合AI算法实现自动分割；

与物联网水质传感器联动，构建空天地一体化监测网。

无人机多光谱技术通过高分辨率光谱响应与动态监测能力，弥补了卫星遥感和地面采样的不足，为城市黑臭水体的精准治理提供了可靠工具。随着传感器与算法迭代，其将在智慧水务中发挥核心作用。

参考文献：

温爽等. 基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别: 以南京为例[J]. 环境科学, 2018, 39(1): 57–67.

审核编辑 黄宇