基于多源数据的河道水质遥感反演研究

【目的】探讨基于不同平台获取的遥感数据对河流水质反演的适用性。【方法】以邯郸市滏阳河为研究对象,分别采用Sentinel-2卫星影像、无人机(UAV)搭载多光谱传感器和ASD地物光谱仪3类遥感平台获取了不同季节的光谱数据,引入随机森林(RF)算法对不同水质参数建立反演模型,并评价模型的预测效果。【结果】①基于不同平台数据源的RF模型预测效果具有明显的季节特征,整体表现为,夏季优于春季,冬季最差,其中,3类平台遥感数据均可对夏季的各水质参数进行反演,春季可以完全由UAV遥感技术完成;②反映水体浑浊程度的Turb和SS,在不同季节均可由基于无人机多光谱数据的RF模型反演预测,尤其是冬季,利用Sentinel-2卫星和无人机(UAV)搭载多光谱传感器这2类面源监测遥感平台优势明显;③基于高光谱数据的RF模型对TN的检测效果最佳,春季的预测R^(2)超过0.9,且泛化能力很好;④不同季节的高光谱反射率曲线显示,因季节因素造成污染程度不同,反射率分布曲线存在差异,夏季不同区位反射率差距明显,相同波长,不同样本的反射率高值与低值变化幅度大,且吸收、反射变化明显,春季和冬季的反射率曲线形态类似,但春季各波长反射率变化较冬季明显。【结论】利用不同平台的遥感技术可以为河道水体水质监测提供丰富数据,为实现河道水质信息实时监测提供新的技术手段。