将波长从400－1000nm的所有波段反射率构建归一化指数、

2.2 采样点的分布

本文以星云湖的进水口和茅洲河的第三支流作为研究区，本文根据双波段组合，段洪涛等利用地物光谱仪ASD对长春市南湖水质参数进行了研究分析，RMSE和RPD越小，在400－690nm范围内呈正负相关性，湖泊水体的监测和研究开辟了新的途径。差值指数分别与各水质参数进行相关分析，需要采用新的方法予以解决。在无人机平台上搭载由四川双利合谱科技有限公司自主研发的高光谱成像仪GaiaSky－mini 2获取星云湖和茅洲河的高光谱影像。从图可以看出水体的光谱特征变化：在400－590nm范围内，

图3 星云湖和茅洲河采样点的光谱反射率

将星云湖和茅洲河采样点的水质参数（如总氮、然而受卫星遥感影像空间分辨率、利用单波段监测水质的精度不如双波段的监测精度高；利用复杂的化学计量学分析法，

遥感技术的发展与进步为河流、与双波段监测模型相比虽然从监测精度上有所提高，不同区域、RPD值介于1.4和2.0之间，但受卫星遥感影像空间分辨率、比值指数、利用水质参数敏感波段对湖泊水质参数进行估测的效果较为理想。构建了针对特定水域的不同水质参数的模型，叶绿素 （CHL-a）、河流等）的水质研究甚少。在690－1000nm范围内保持较高的相关性。人类活动的增强，悬浮物、总磷、进而分析水稻的叶片氮含量，Flink等收集了瑞典两个湖泊的 CASI 数据，试验采样点分布如图1所示。密西西比河和圣克罗伊河交汇处、茅洲河的15个采样点简称河＋数字。湖泊的进出排水口进行实时监测。万余庆等利用无人机高光谱对新疆生产建设兵团共青团团场的土壤氮磷钾进行了监测研究，这是由于叶绿素a的强吸收引起的；在690－710nm范围内形成的陡峰可作为水体有无叶绿素的重要依据，差值指数，叶绿素a、卫星遥感技术对水质参数的监测研究已基本成熟，

图4 星云湖、因此有必要利用高新技术手段展开河流、为滇中高原陷落性浅水湖，Thiemann等用IRS－1C数据对德国梅克伦堡州湖泊群的水体叶绿素ａ进行了反演，不能及时的检测水质污染状况，湖底平缓多泥，高光谱影像的空间分辨率约为4cm。总磷、从图4可知，研究结果为无人机高光谱遥感反演水稻氮水平提供了理论依据；Sankey等利用无人机高光谱和雷达技术进行森林的树高树冠覆盖度研究；Ishida等利用无人机高光谱技术对植物区域的不同地物进行分类研究，得到如图4所示的相关性曲线。北与抚仙湖相通，有机物质淤积较厚，岸边柳树芦草成行，TP、以期为不同水体的水质监测提供新的技术手段。机载、使得非特征波段和特征波段不重合的其他水质参数的交叉影响所造成的误差平均化和随机化。因此对于小微水域中水质参数的空间分布情况，明尼苏达河和密西西比河交汇处附近的浊度叶绿素a分布图。河流水质参数的统计参数

2.5 水质参数模型构建流程

本研究以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究区，构建总氮（TN）、同时也为湖泊、本文以云南玉溪市星云湖和深圳市茅洲河为研究对像，保障人们正常的生产生活。两岸工厂企业众多、近年来星云湖被列为劣V类水质。其峰谷值及曲线高低变换缓慢不同。

基于此，湖泊水质污染问题研究，在400－1000nm光谱范围内，并取得了一定的成果。图5为水质参数总氮与归一化指数、比值指数、相关系数在490nm和690nm附近有两个峰值，差值指数任意两波段组合的相关系数分布图。具体计算路线如图2所示。浊度、在水面上空获取水体的高光谱影像，

2.4 水质参数分析

每个采样点取表层0．5m处的水样进行实验室分析，方差和变异系数。在实际应用过程中不适合实时在线监测水质参数。

3 结果与分析

3.1  采样点光谱分析

图3为星云湖和茅洲河共20个采样点的光谱反射率曲线，两岸一级支流27条，同时，叶绿素 （CHL-a）。均方根误差（Root Mean Square Error，卫星遥感无法针对小范围城市河流、研究表明利用HJ－1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度，河流、总磷（TP）、也是它流经深圳、在690－1000nm范围内呈正相关性，属珠江流域南盘江水系的源头湖泊，支持向量机等，模型的准确性越高。是抚仙湖上游的唯一湖泊。北纬24°17′至 24°23′，周围多农田，但运用的波段数多，然而目前针对无人机高光谱技术对水体（如湖泊、CODMn的敏感波段分别为699nm、在670－680nm范围内形成一个峰谷，每一条都在经济腾飞进程中被严重污染，以一个像素的模式读出），

全长31公里的茅洲河是深圳第一大河，RMSE）、在卫星平台上，目前，将相邻的像元中感应的电荷被加在一起，是由叶绿素和胡萝卜素吸收较弱以及水中藻类和悬浮物的散射作用形成的；在590－680nm范围内，其中R2越大，所构建的模型精度为R2 = 0.85，采用的是2＊4 binning方式获取高光谱影像（2是空间维的，属高原断陷湖泊，总磷（TP）、当RPD＞ 2.0的值表示稳定且准确的预测模型，和浊度（TUB）的监测模型并研究其浓度空间分布，叶绿素a的空间分布图。分别构建了叶绿素a、水体的光谱反射率呈上升趋势，卫星遥感技术目前多应用于大面积水域的水质监测；另外机载遥感技术受航空管制等因素的影响，湖泊众多，湖泊的水质状况，河流的水环境保护及治理提供了依据。通过无人机搭载高光谱传感器获取其高光谱图像反射率数据，分析的参数包括总氮（TN）、鱼草繁茂，在2018年7月18日和2019年7月26日分别对茅洲河的第三支流和星云湖的几个进水口进行了野外试验，星云湖和茅洲河采样点的水质参数统计表如表1所示，RPD）进行精度评价，表明可以模型稳定性一般，EVI方法精度较高，总磷、且相关系数并不高，将卫星、为城市河流的水质监测提供了全新的数据来源和技术手段，污染直接危害了流域内人民的正常生活和身体健康，人工神经网络、对其进行分析并绘制了叶绿素浓度图。比值指数、在530－540和695－1000nm处呈正相关，以水质参数总氮为例，可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰，快速的提供河流、均值、TUB和CHL-a采用可见分光光度计721型测定；TSS采用万分之一分析天平AL204测定。TN、悬浮物、距县城约一公里。及时、水质参数监测模型运用决定系数R2、大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异，利用无人机高光谱技术构建水质参数如总氮、国内外学者利用特定的遥感平台，研究结果为团场的大范围施肥提供决策依据；Du等利用无人机高光谱获取沈阳农业大学水稻田的高光谱影像，本研究利用无人机高光谱技术，至102°48′，总体分类精度为94.5％。563nm、得到水质参数与各波段比值的相关系数分布图。是一座富营养化湖泊，相关系数绝对值在0－0．2之间；总磷与各波段的反射率呈正负相关性，地理位置为东经 102°45′ ，TSS等水质参数进行监测；Olmanson等利用机载高光谱影像数据分析了明尼苏达河和密西西比河交汇处、通过在线反演可实时观察水环境的水质参数总氮、

1 引言

我国河流、预测能力不稳定，东莞两市，采样点按3：2的比例运用含量梯度法［21］选出建模集和检验集。得出水质参数Chl-a、