《Journal of Hazardous Materials》--基于Cubert框幅式高光谱成像仪识别城市水污染源类型

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摘要

随着城镇化进程的加快，污染物的增多导致城市水质下降，及时识别和控制污染源是有关部门有效开展水体治理与修复的重要手段。为此，建立了适用于无人机高光谱图像的城市水污染源遥感识别方法。首先，通过溶解有机物（DOM）三维激发发射矩阵荧光光谱结合平行因子分析获得7个荧光组分，基于7个荧光组分和3个光谱指数进行层次聚类分析，确定生活污水、陆源、农业及藻类、工业废水4种污染源类型。其次，利用有色DOM在254nm处的吸收系数、腐殖化指数、叶绿素a浓度、色调角等水体色度和光学参数，建立了适用于无人机高光谱数据的城市水污染源遥感识别方法，对4种PS的识别准确率超过70%。该研究展示了将DOM的荧光特性与水体的光学特性相结合识别PS的潜力，从而拓展了遥感技术的应用范围，为城市水质管理提供更全面、可靠的信息。

高光谱数据：高光谱数据由Cubert S185机载高速高光谱成像仪获取。该成像仪采用框幅式高光谱成像技术，能以更快的速度进行所有光谱通道同步成像，在1/1000秒内获得整个高光谱立方体数据，配套功能强大的测量及处理软件，快速获取大面积高光谱图像，影像具有厘米级地理坐标信息。

研究过程

图2 机载框幅式高光谱成像系统（a）、净心河（b~c）、龙泰河（d~e）和芳香河（f）

图4 4种PS类型光谱曲线（a~d）、四个水色参数（e~h）、三个荧光指数（HIX、BIX和FI）和七个PARAFAC组分（C1~C7）（i~r）、OAC的浓度和吸收系数（s~w）和7个典型水质参数（x~ad）的箱线图

表1 PS识别精度

图7 估算和实测α_CDOM(254)（a）、HIX（b）、Chl-a浓度（c）和α（d）之间的散点图

图8 基于无人机高光谱影像的PS识别结果：A、B、C框分别代表净新河、龙泰河、芳香河的水质参数和PS识别结果；带×的黄色圆圈表示现场同步采样（a~f）；a、b、c、d、e、f框代表采样点对应河段的PS识别结果