[发明专利]基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术

权利要求书

1.基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：包括以下步骤

S1、信息调研和数据采集：

首先通过调研区域水质的资料，并进行选取研究的区域，然后在研究的区域内获取黑臭水体分布的信息，同时建立步农村黑臭水体数据库；

S2、软件模拟和模型建立：

通过无人机航测遥感获取S1步骤中选取区域的遥感数据影像图，并对遥感数据进行校正处理和图像融合，形成遥感数据集；

S3、统计分析：

将水体采样数据与S2步骤中形成的遥感数据相结合后进行相关性分析，并建立反演模型和农村黑臭水体分析和监测数据库，最后在选取多个区域进行模型的验证和优化。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述S1步骤中建立额步农村黑臭水体数据库，用于对获取的黑臭水体分布信息进行存储。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述S2步骤中的无人机采用遥控低空飞行平台为载体，所述无人机搭配有小型细分光谱成像仪，所述小型细分光谱成像仪用于选取区域的遥感数据影像图。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述S2步骤中的无人机选取区域的遥感数据影像图为两张，一张为待纠正的图，另一张为具有坐标信息的标准图，所述S2步骤中的校正处理为几何校正和影像辐射校正，所述影像辐射校通过遥感图像处理平台ENVI进行校准，所述几何校正的步骤为控制点选取、像元坐标变换以及像元亮度值重采样；

所述控制点选取用于在两幅图像上选取控制点；

所述像元坐标变换用于确定像元的正确坐标位置；

所述像元亮度值重采样用于将原图的像元值赋给校正后的图像。

5.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述S2步骤中图像融合采用遥感图像处理平台ENVI，所述图像融合的具体步骤为：

首先导入以高分辨率航空正射影像作为BaseImage，单条带高光谱影像作为WarpImage的数据，并通过与软件交互，选择两个影像的连接点，并且研究地面控制点后，均匀地分布于整个区域，利用一阶多项式进行转换，并进行保存，最后将影像拼接裁剪，使用经过配准后的高光谱数据，将单条带数据进行镶嵌成图。

6.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述S3步骤中黑臭水体分析分为NDBWI指数、基于典型遥感水质指标识别法、BOI指数模型。

7.根据权利要求6所述的基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术，其特征在于：所述基于典型遥感水质指标识别法：利用好营养状态指数法是结合叶绿素和悬浮物浓度，以及透明度等水质参数的综合指数，来反映水体的富营养化程度；

所述BOI指数模型：通过在绿光波段到红光波段之间，利用正常水体遥感反射率衰减较快而黑臭水体变化不明显这一光谱特征差别构建；

所述黑臭水体分析分为NDBWI指数：利用黑臭水体在红绿波段范围内光谱曲线变化平缓的特征，通过其差和之比来反映黑臭水体与正常水体的差异。