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河道生态监测无人机多光谱遥感解决方案

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行业背景

近几十年,中国城镇化和工业化进程的发展速度不断加快,但城市基础设施建设不足,使一些城市河道直接成为工业、农业及生活废水的主要排放通道,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。

河湖环境污染不仅给人们带来了极差的感官体验,也直接影响渔业、水产养殖业的良好发展。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。

应用场景

(1)水体富营养化监测:微生物、水藻等有机生物的聚集、快速生长所引起的水体中N、P元素的快速累积,破坏生态环境稳态直至灭亡。基于该部分的水体光谱反射特征差异提取富营养化区域,直观判定水体富营养化程度的空间分布与面积。

(2)黑臭水体监测: 水体遭受严重的有机污染时,有机物降解不完全会产生诸如硫化氢、氨等发臭物质,使水体完全丧失生态功能。基于水体对在部分波段反射特征的差异性变化提取黑臭水,直观判定水体黑臭程度的空间分布与面积。

(3)岸线绿化监测:河岸环境是河道巡查的重点检查内容之一,岸线的绿化状态可直接表示河道流域生态环境质量。植被与裸土、建筑等地物有较大差异的光谱反射差异,基于这些差异化特征可提取植被面积与覆盖程度。

(4)水面清洁监测:水质环境的改变易引起水面出现泡沫,同时水面垃圾、漂浮物等同样影响水质生态环境。水面漂浮垃圾与水体存在本质的光谱差异,结合水面垃圾聚集漂浮的特点,提取后可直观展示水面垃圾聚集点。

解决方案

方案概述

多光谱遥感可以获取地物丰富的光谱信息,在生态环境监测方面具有独特优势。水体组成成分不同时,对各个波段的敏感程度不同,正常水体仅在蓝、绿波段呈现高反射特性,因水体的强吸收特性,使其在近红外影像上基本呈现黑色。水体中不同成分的含量差异会使水体呈现不同的波谱特征,多光谱遥感旨在根据水体的不同组成成分,基于不同的波谱曲线与特征进行建模,分析水污染情况。

河道监测需进行日常的、立体的、全面的监测。除使用多光谱相机进行数据采集外,还可通过可见光相机提供高分辨率影像,与多光谱影像融合使用,满足水体、岸线绿化、水面垃圾的精细化分类监测需求。

不同水质类型光谱差异

(1)水体富营养化监测: 无人机载多光谱遥感相对于可见光遥感可以探测水质的不可见特征。譬如通过NDVI指数,可实现水体中富营养化区域自动提取,并依托遥感软件的空间分布统计功能,直观展示不同富营养化程度的水体面积。

水体不同富营养化等级光谱差异

(2)黑臭水体监测:相较于水体富营养化,黑臭水体在表观颜色上与正常水体有更明显的差异,可使用针对黑臭水体的BOI指数可以实现黑臭水体空间分布与自动化分区面积统计。

水体不同黑臭等级光谱差异

(3)岸线绿化监测:河岸两侧的植被是河道整体生态的重要组成部分,可以直观反映河道生态系统的健康程度与观赏性。河岸植被特征具有传统植被的光谱特征,提取植被面积并分析其与水面线位置差异,合理评估岸线生态状况。

(4)水面清洁监测:水面漂浮的泡沫、垃圾大多具有聚集性漂浮的特点,多由塑料、有机合成物组成,各类水面垃圾的光谱特征均与水体有本质的区别,尤其在近红外波段反射差异明显,基于近红外波段的反射差异进行水面垃圾提取并提取聚集点,可直接指导环境治理的工作人员快速进行水面清洁。

成果形式

成果形式

成果内容

成果应用方式

TIFF格式专题图

各类水质分布专题图、岸线绿化状态专题图、水面垃圾分布专题图等(带有指北针、图例、空间分布信息统计)。

TIFF格式专题图可发布至水利遥感大数据云平台,以进行水质信息的可视化展示、时空分析及远程应用。

水质分级、水面垃圾聚集点矢量结果

各等级水质分区矢量文件、垃圾聚集目标提取结果矢量文件等。

KML矢量文件可快速导入第三方移动APP终端,实现敏感区域的位置标记、一键导航。

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