Анализ исследований загрязнения воды на основе гиперспектральных данных с БПЛА

Введение

Вода является источником жизни, основой экосистем, производства и жизни человека. Качественные водные ресурсы являются первым условием здорового круговорота экосистемы, но они очень уязвимы к загрязнению, особенно некоторые внутренние водоемы, т.к. из-за естественной закрытости проблемы загрязнения более заметны. В то время как водные ресурсы как носители загрязняющих веществ с динамическими характеристиками диффузии и рассеивания, еще больше усугубляют степень загрязнения водных объектов. В Китае много рек и озер, наряду с быстрым развитием экономики и активизацией человеческой деятельности, проблема загрязнения и качества воды становится ключевым фактором, ограничивающим устойчивое развитие городов, поэтому необходимо использовать высокотехнологичные средства для проведения исследований по загрязнению водных объектов для своевременного и быстрого обеспечения водой высокого качества для защиты нормального производства и жизни людей.

Традиционный мониторинг качества воды в реках и озерах в основном заключается в отборе проб на местах и лабораторном анализе. Этот метод мониторинга проводится в течение многих лет в определенных точках забора проб с последующим лабораторным анализом. Хотя он может достичь определенной степени точности, но не может отражать общие пространственные и временные условия качества воды, является трудоемким, а область мониторинга имеет локальный характер. Он не может удовлетворить требованиям оперативного и крупномасштабного мониторинга, оценки в режиме реального времени.

Развитие и прогресс технологий дистанционного зондирования открыли новые возможности для мониторинга и исследования рек и озер. Технология мониторинга качества воды с помощью дистанционного зондирования с высокой динамикой, низкой стоимостью, макроскопическими и другими важными характеристиками в исследованиях загрязнения воды имеет преимущества, которые не могут быть заменены обычным способом. Она может не только помочь в крупномасштабном мониторинге качества воды, но также будет отражать его распределение и изменения в пространстве и времени, компенсировать недостатки единоразового отбора проб, выявит миграции характеристик загрязняющих веществ и масштабы воздействия, чтобы обеспечить научную основу для развертывания пунктов отбора проб. Гиперспектральная съемка широко используется в дистанционном мониторинге качества воды благодаря своей высокой точности, множеству съемочных каналов, огромному объему информации и другим характеристикам, что значительно повышает точность оценки параметров. Наряду с непрерывным развитием технологий дистанционного зондирования, мониторинг качества воды перешел от качественного описания к количественному анализу, в то время как параметры качества воды, которые можно контролировать, постепенно увеличивались, а точность инверсии улучшалась, играя важную роль в защите, планировании и устойчивом развитии водных ресурсов. Современные технологии основаны в том числе на использовании БПЛА, что позволяет расширить перспективы их использования.

В настоящее время БПЛА со спектрометром может использоваться для мониторинга концентрации взвешенных веществ, мутности, прозрачности, общей концентрации фосфора, общей концентрации азота, глубины воды, химической потребности в кислороде (ХПК) рек и озер.



1. Материалы и экспериментальная часть

1.1 Область исследования

Местом проведения полевых испытательных полетов является река Дацин. На рисунке ниже показано качество воды в реке Дацин (снято на месте с помощью мобильного телефона).

Рисунок 1. Фотография, сделанная у реки Дацин

Рисунок 2. Район реки, охваченный гиперспектральной съемкой с БПЛА

1.2 Оборудование для сбора данных

В этом эксперименте использовался шестироторный БПЛА DJI M600 Pro (вес БПЛА около 10 кг, максимальная нагрузка около 5 кг) и гиперспектральная камера GaiaSky-mini-2, разработанная Jiangsu Shuangli Hepu Technology Co. Ltd. Основные параметры приведены в таблице 1. Высота полета составила 300 м, один полет, в общей сложности и было получено 27 гиперспектральных снимков с пространственным разрешением около 0,12 м; реальный вид платформы дистанционного зондирования БПЛА показан на рисунке 3.

Таблица 1 Параметры гиперспектральной камеры Galaxy-mini 2 для получения изображений с БПЛА

Рисунок 3. Место запуска БПЛА с гиперспектральной камерой

1.3 Предварительная обработка и анализ гиперспектральных данных БПЛА

Предварительная обработка гиперспектральных изображений с БПЛА выполняется в программном обеспечении SpecView, разработанном Jiangsu Shuangli Hepu Technology Co. Ltd., включая зеркальное преобразование и калибровку черно-белых кадров (как показано в уравнении 1).

где Rref - значение коэффициента отражения черно-белого скорректированного изображения,

DNraw - значение DN исходного изображения,

DNwhite - данные белого кадра эталонной пластины,

DNdark - значение систематической ошибки DN камеры,

Rwhite - коэффициент отражения эталонной пластины.

Учитывается, что на гиперспектральные снимки, полученные камерой, может повлиять атмосфера, водяной пар и другие факторы, после того, как БПЛА поднимется на определенную высоту. Чтобы исключить влияние этих факторов, мы помещаем серую ткань размером 2 м* 2 м, откалиброванную Национальным институтом метрологии, в зону съемки перед взлетом беспилотника, и после получения гиперспектрального снимка необходимо только прикрыть серую ткань на одном из них. Способ устранения влияния факторов атмосферы и водяного пара показан в уравнении 2.

Где Rfixed - спектральный коэффициент отражения изображения после устранения факторов атмосферы и водяного пара,

Rref - коэффициент отражения изображения после коррекции черного и белого,

Rstandard - спектральный коэффициент отражения серой ткани, откалиброванной Национальным институтом метрологии,

и Rgrayref - спектральный коэффициент отражения серой ткани на изображении после коррекции черного и белого.

2 Результаты и анализ

2.1 Результаты сшивки

На рис. 4 показан предварительный просмотр эффекта трехполосной сшивки гиперспектрального изображения реки Дацин с БПЛА с использованием программного обеспечения для сшивки (отображение RGB составлено на основе ближайших длин волн 640 нм /550 нм /460 нм соответственно).

Рис. 4 Сшитое изображение реки Дацин, сделанное гиперспектральной камерой с БПЛА (псевдоцветной композит RGB)

2.2 Инверсия речного хлорофилла а

При дистанционном зондировании внутренних водных объектов хлорофилл а оказывает большое влияние на их спектральные характеристики, и его спектральные данные являются важным показателем, отражающим степень эвтрофикации водных объектов. Когда концентрация хлорофилла а увеличивается, спектральная отражательная способность синего света уменьшается, а спектральная отражательная способность красного и зеленого света увеличивается, и когда концентрация хлорофилла а достигает определенного значения, чувствительная полоса хлорофилла а перемещается в направлении длинных волн. Следовательно, при дистанционном зондировании инверсии хлорофилла а обычно используется метод, заключающийся в создании эмпирической и полуэмпирической модели оптимальной полосы или комбинации различных каналов в соответствии с чувствительной полосой хлорофилла а. Обычно используются три алгоритма: (1) В соответствии с пиком отражения хлорофилла а при 700 нм определяется модель инверсии хлорофилла а.; (2) d соответствии с отношением пика отражения хлорофилла а при 700 нм к пику поглощения при 675 нм или 560 нм; (3) c использованием полуэмпирического метода воздушного мониторинга, используя влияние хлорофилла а на коэффициент отражения воды в сине-зеленой полосе света, концентрация хлорофилла а устанавливается разницей или соотношением спектральной отражательной способности в этих двух полосах. В случае инверсионной модели при использовании ТМ изображений для анализа содержания хлорофилла а обычно считается, что отношение TM2 (включая пик отражения 550 нм) или TM3 (включая пик флуоресценции 685 нм) к TM1 (включая пик поглощения 440 нм) является наилучшим методом оценки концентрации хлорофилла а.

Взяв в качестве примера реку Дацин, гиперспектральные изображения, полученные с воздуха, были использованы для инверсии распределения концентрации хлорофилла а в воде реки Дацин, как показано на рисунке 5.

Рисунок 5. Инверсионная карта гиперспектральной съемки с БПЛА хлорофилла а в реке Дацин

2.3 Инверсия общего азота и общего фосфора в реке

Содержание общего азота и общего фосфора в воде является важным показателем для измерения качества воды. Традиционный метод измерения содержания азота и фосфора требует длительного времени обработки при высокой температуре и высоком давлении, а температура, время и реагенты обработки оказывают решающее влияние на полученные результаты. Технология дистанционного зондирования обеспечивает теоретическую основу методики посредством измерения спектров азота и фосфора в воде для изучения взаимосвязи между азотом и фосфором и спектральными характеристиками отражения, для создания инверсионных моделей концентраций азота и фосфора и для обеспечения дистанционного зондирования азота и фосфора для крупных внутренних водных объектов, таких как озера, водохранилища и количественный мониторинг рек.

На примере реки Дацин гиперспектральные изображения, полученные с БПЛА, используются для инвертирования распределения общей концентрации фосфора и общей концентрации азота в воде реки Дацин, как показано на рис. 6 и рис. 7.

Рисунок 6. Инверсионная карта гиперспектральной съемки с БПЛА общего фосфора в реке Дацин

Рисунок 7. Инверсионная карта гиперспектральной съемки с БПЛА общего азота в реке Дацин

2.4 Инверсия речной взвеси и мутности

Концентрация взвешенных веществ является частью важных параметров качества воды во внутренних водоемах, которые могут повлиять на рост водных организмов и первичную продуктивность водных объектов. Обычный метод контроля концентрации взвешенных твердых частиц ограничивается внешними условиями и не может использоваться для контроля концентрации взвешенных твердых частиц в воде на большой площади с высокой периодичностью. В качестве средства регионального исследования и мониторинга водной среды технология дистанционного зондирования может преодолеть недостатки традиционных методов мониторинга. Она стала важным инструментом для мониторинга временного и пространственного распределения концентрации взвешенных твердых частиц.

На примере реки Дацин гиперспектральный снимок, полученный с БПЛА, используется для инвертирования распределения концентрации взвешенных веществ в воде реки Дацин, как показано на рисунке 8.

Рисунок 8. Инверсионная карта гиперспектральной съемки с БПЛА концентрации взвешенных веществ в реке Дацин

2.5 Инверсия потребности реки в химическом кислороде

Химическая потребность в кислороде (ХПК) является важным показателем качества воды для характеристики количества восстанавливающих веществ, которые должны быть окислены в воде. Все более серьезная проблема загрязнения окружающей среды, традиционные методы измерения не в состоянии удовлетворить потребность в обнаружении сточных вод из-за высоких затрат на анализ, длительного времени и вторичного загрязнения. Данные гиперспектральной съемки реки Дацин получены путем инвертирования данных гиперспектральной съемки с БПЛА в соответствии с моделью мониторинга химической потребности в кислороде, созданной компанией Jiangsu Shuangli Hepu Spectrum, как показано на рисунке 9.

Рисунок 9. Инверсионная карта гиперспектральной съемки с БПЛА химической потребности в кислороде в реке Дацин

3 Результаты и обсуждение

В этой статье в качестве объекта исследования используется река Дацин, беспилотный летательный аппарат, оснащенный гиперспектральной камерой для получения информации о спектральном изображении реки, а затем используется программное обеспечение для сшивки полученных изображений для получения полных данных гиперспектрального изображения реки. В этой статье на основе модели мониторинга качества воды, построенной компанией Jiangsu Shuangli Hepu Spectrum, было проведено инверсионное исследование эвтрофикации (хлорофилл а, общий азот, общий фосфор) и загрязнения воды (концентрация взвешенных веществ, ХПК) в реке Дацин. Согласно исследованию на местности и эффекту инверсии гиперспектрального изображения, использование гиперспектральной камеры с БПЛА может в определенной степени отражать степень эвтрофикации и загрязнения реки, а в соответствии с распределением эвтрофикации и загрязнения реки на изображении можно определить источник загрязнения реки и источник загрязнения, причину эвтрофикации водоема. Результаты исследований могут оказать помощь в управлении департаментам водного хозяйства и гидроэнергетики, а также департаментам охраны окружающей среды.

Таким образом, использование гиперспектральной технологии с БПЛА позволяет отслеживать эвтрофикацию и загрязнение воды в реках, озерах и океанах и имеет широкие перспективы применения. Однако, хотя исследователи предложили ряд моделей мониторинга и оценки эвтрофикации и загрязнения воды в реках, озерах и океанах, каждая модель имеет конкретные методы исследования и применимые условия. Поэтому трудно найти общую модель мониторинга для всех водоемов. В то же время данные гиперспектральной съемки с БПЛА имеют некоторые дефекты, такие как помехи из-за неоднородности ландшафта, атмосферного шума, положения солнца и т.д., что влияет на возможности практического применения технологии гиперспектральной съемки. Поэтому вопрос о том, как использовать гиперспектральную съемку с БПЛА в исследованиях по эвтрофикации и загрязнению воды в реках, озерах и океанах не только для качественных, но и для количественных исследований, является актуальной проблемой.