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水质监测 | 绍兴某河道无人机载高光谱水质监测报告

发布时间:2026-01-30

2025年10月,高谱成像在绍兴某河道开展了无人机载高光谱水质反演测试。本次测试旨在验证高光谱遥感技术在水体污染物快速识别、多参数同步反演及空间分布可视化方面的技术可行性,探索其作为传统人工采样与固定监测站的有效补充手段,实现大范围、高频次、低成本的水质动态监测。


通过搭载HY-9010-L高光谱成像系统的无人机,对约3公里河段进行航测,同步获取高光谱数据与高清影像,结合现场实测数据对反演模型进行校正,最终实现总氮、总磷、高锰酸盐指数、氨氮、溶解氧、叶绿素a及悬浮物等关键水质参数的空间分布反演与等级评价。

作业任务:绍兴某河道无人机载高光谱水质测试数据采集日期:2025-10-15

天气情况:多云

高光谱镜头:16mm

范围:两架次,约3km

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水质参数
参数含义
化学需氧量(COD)
水样在一定条件下,以氧化1升水样中还原性物质所消耗的氧化剂的量为指标,它反映了水中受还原性物质污染的程度。该指标也作为有机物相对含量的综合指标之一。
溶解氧(DO)
溶解于水中的分子态氧称为溶解氧,用每升水里氧气的毫克数表示。通常水温愈低,水中溶解氧的含量愈高。水中溶解氧的多少是衡量水体自净能力的一个指标。
氨氮(NH3)
氨氮是水体中的营养素,可导致水富营养化现象产生,是水体中的主要耗氧污染物,对鱼类及某些水生生物有毒害。
总磷(TP)
总磷浓度超过一定限度时,就会引发水体富营养化,对水质产生严重影响。
总氮(TN)
衡量水体受营养物质污染程度的重要指标之一。它不仅反映了水体中氮的来源和去向,还反映了水体的自净能力和受污染程度。
叶绿素a(chla)
叶绿素a含量直接反映了水体中浮游植物的生物量和活动状态。过高的叶绿素a浓度通常意味着水体富营养化程度加重,可能引发蓝藻水华等生态灾害。蓝藻水华不仅会导致水质恶化,还会产生有毒物质,对水生生物和人类健康构成威胁。
悬浮物(ss)
悬浮物的特征不仅可以指示源区,也可以为研究河流的污染源提供依据。


水质反演结果——高锰酸盐

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,并基于现场实测数据对反演结果进行校正,校准后高锰酸盐参数浓度分布如下:

河道高锰酸盐浓度整体约为4~10mg/L,监测河道的上游(第一架次)高锰酸盐浓度略高于下游(第二架次)。

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水质反演结果——总氮

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,并基于现场实测数据对反演结果进行校正,校准后总氮参数浓度分布如下:

河道总氮浓度整体约为2~3.5mg/L,监测河道的中间段总氮浓度略高于两端。

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水质反演结果——总磷

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,并基于现场实测数据对反演结果进行校正,校准后总磷参数浓度分布如下:

河道总磷浓度整体约为0.1~0.15mg/L。

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水质反演结果——氨氮

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,并基于现场实测数据对反演结果进行校准,校准后氨氮浓度分布如下:

河道氨氮浓度整体约为1~2.5mg/L,监测河道的下游(第二架次)氨氮浓度高于上游(第一架次)。

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水质反演结果——溶解氧

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,反演后溶解氧参数趋势分布如下:

监测河道的上游(第一架次)溶解氧浓度高于下游(第二架次)。

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水质反演结果——叶绿素a

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,反演后叶绿素a参数趋势分布如下:

监测河道的下游(第二架次)叶绿素a浓度略高于上游(第一架次)。近岸处浓度高于河道中间。

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水质反演结果——悬浮物

利用无人机高光谱图像进行河道水质反演,反演后悬浮物参数趋势分布如下:

监测河道的下游(第二架次)悬浮物浓度高于上游(第一架次)。较窄的河道悬浮物浓度高于宽阔的河道。

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污染点位置:

图中所圈区域高锰酸盐、总氮、溶解氧浓度明显高于其他区域,并且该处河道流速相对较缓、存在两个支流汇入,易出现污染物堆积。

水质分析结果:

1、综合2架次水质反演结果来看,本次监测的绍兴直江各水质参数浓度变化趋势相对明显。

2、氨氮、叶绿素、悬浮物的浓度分布为下游高于上游;高锰酸盐、溶解氧为上游高于下游。

3、近岸处的各水质浓度明显高于河道中间。

4、两个架次中间处有两个支流汇入,各参数浓度要高于其他区域。

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设备介绍:
HY-9010-L高光谱无人机挂载系统采用前沿的高光谱成像技术,充分挖掘和利用不同物质自身特有的光谱信息,结合高清相机拍摄高清图片,实现对物质定性、定量、定时、定位信息的全面检测,是一台“图谱合一”的综合性遥感设备。



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