開題報(bào)告題目無人機(jī)多光譜水質(zhì)參數(shù)反演算法研究選題意義水資源的重要性不必過多贅述，水是我們賴以生存的重要自然資源之一，而四川省作為我國(guó)長(zhǎng)江的上游，是我國(guó)水資源分布較為廣泛的省份，也是水資源結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的省份。2014年，四川省組建了專門的“五水共治”技術(shù)服務(wù)團(tuán)，以科學(xué)的手段治污水、防洪水、排澇水、保供水、抓節(jié)水，進(jìn)行五水共治，創(chuàng)建和諧四川，達(dá)到人與水環(huán)境的和諧、人與自然的和諧。治污水在整體工作中最為重要也最為困難，污水的治理首先要掌握水質(zhì)污染的狀況以及監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)水質(zhì)的變化動(dòng)態(tài)才能“對(duì)癥下藥”，因此水質(zhì)的監(jiān)測(cè)是否及時(shí)將直接影響到整個(gè)區(qū)域的污水防治?，F(xiàn)如今，隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，這一問題又有了全新的解決方法。無人機(jī)遙感自身具有機(jī)動(dòng)靈活、操作簡(jiǎn)便、分辨率高、時(shí)效性高以及投入成本低的優(yōu)勢(shì)。無人機(jī)遙感又可以隨時(shí)隨地使用，可以帶來大量的數(shù)據(jù)，對(duì)于水質(zhì)污染狀況的分析和預(yù)測(cè)提供了更多的便捷，可以根據(jù)監(jiān)測(cè)水域的特征制定具有針對(duì)性的監(jiān)測(cè)方案，及時(shí)發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)方法難以顧及的污染狀況。并且也規(guī)避了衛(wèi)星遙感的時(shí)效性局限，在天氣狀況允許的條件下，可以隨時(shí)對(duì)水域進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，隨時(shí)掌握感興趣區(qū)域的水質(zhì)變化狀況，這對(duì)于小微水域的水質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)有著十分重大的意義。主要研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括：1）多光譜相機(jī)數(shù)據(jù)的獲取和處理：設(shè)計(jì)無人機(jī)與多光譜傳感器的攜帶方式，設(shè)計(jì)無人機(jī)飛行路線，經(jīng)過對(duì)原始圖像的處理獲取可用的光譜反射率數(shù)據(jù)。2）基于多光譜影像的總磷（TP）濃度反演：實(shí)地采取水樣，送至實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)水質(zhì)總磷（TP）濃度數(shù)據(jù)，將其與對(duì)應(yīng)樣點(diǎn)的光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，去除異常數(shù)據(jù)后選取相關(guān)性高的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，對(duì)擬合模型進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè)，選擇決定系數(shù)高和估測(cè)效果較好的模型對(duì)東湖區(qū)域的總磷（TP）濃度分布進(jìn)行估測(cè)，并且結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H狀況分析總磷（TP）濃度分布趨勢(shì)及原因。3）基于多光譜影像的懸浮物濃度（SS）反演：實(shí)地采取水樣，送至實(shí)驗(yàn)室用相關(guān)儀器檢測(cè)水質(zhì)懸浮物濃度（SS）數(shù)據(jù)，將其與對(duì)應(yīng)樣點(diǎn)的光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行相s關(guān)性分析，去除異常數(shù)據(jù)后選取相關(guān)性高的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，對(duì)擬合模型進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè)，選擇決定系數(shù)高和估測(cè)效果較好的模型對(duì)東湖區(qū)域的懸浮物濃度（SS）分布進(jìn)行估測(cè)并分析。4）基于多光譜影像的濁度（TUB）反演：實(shí)地采取水樣，送至實(shí)驗(yàn)室用濁度檢測(cè)儀檢測(cè)水質(zhì)濁度（TUB）數(shù)據(jù)，將其與對(duì)應(yīng)樣點(diǎn)的光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，去除異常數(shù)據(jù)后選取相關(guān)性高的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，對(duì)擬合模型進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè)，選擇決定系數(shù)高和估測(cè)效果較好的模型對(duì)東湖區(qū)域的濁度（TUB）分布進(jìn)行估測(cè)并分析。5）根據(jù)總磷（TP）濃度、懸浮物濃度（SS）、濁度（TUB）濃度的反演模型擬合評(píng)價(jià)以及對(duì)于模型的檢測(cè)評(píng)價(jià)，綜合反演模型擬合的Ra值與模型估測(cè)評(píng)價(jià)中回歸結(jié)果的分析，最終選定模型對(duì)其分別進(jìn)行反演，可對(duì)東湖區(qū)域的總磷濃度、懸浮物濃度及濁度空間分布狀況進(jìn)行估算。最后對(duì)于反演結(jié)果通過不同濃度進(jìn)行分級(jí)顯示，可以直觀地顯示出其空間分布規(guī)律，對(duì)研究區(qū)域的水質(zhì)狀況做出評(píng)價(jià)分析。主要研究思路和方法文獻(xiàn)分析法：基于前人于按照水中的光場(chǎng)，確定水域的吸收系數(shù)、散射系數(shù)比值與水面反射率的比值關(guān)系，確定這樣的數(shù)量關(guān)系之后，通過遙感數(shù)據(jù)中的光譜反射率得到水質(zhì)要素吸收系數(shù)與散射系數(shù)的比值，從而計(jì)算出水質(zhì)要素的含量。經(jīng)驗(yàn)分析法：基于既往的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及當(dāng)下學(xué)術(shù)上的研究基礎(chǔ)，對(duì)于遙感波段的數(shù)據(jù)以及水域?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)研究，在相關(guān)性研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，擇其最優(yōu)波段，建立遙感數(shù)據(jù)與水域?qū)嶋H測(cè)量值的模型，根據(jù)這種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型的關(guān)系進(jìn)一步推斷水質(zhì)參數(shù)的濃度值。半分析方法：半分析方法是指在非成像光譜儀或可加載成像光譜儀測(cè)量的水質(zhì)參數(shù)光譜特征的基礎(chǔ)上，選擇出可用于水質(zhì)參數(shù)估算的最佳波段或者最佳波段組合，作為研究的相關(guān)變量，研究遙感數(shù)據(jù)與水體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，當(dāng)下采用這種研究方法進(jìn)行水質(zhì)遙感研究的國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者眾多，研究對(duì)象主要集中在懸浮物、葉綠素、濁度、總氮以及總磷等相關(guān)的水質(zhì)要素。已有工作條件對(duì)于研究案例范圍進(jìn)行了確定，并可以隨時(shí)展開研究。（接下頁(yè)）工作進(jìn)度安排2022年1月參加畢業(yè)論文動(dòng)員會(huì)、收集資料、確定選題、下達(dá)任務(wù)書；2022年2撰寫完成并上交任務(wù)書及開題報(bào)告；2022年3月收集并整理完成論文寫作的參考資料，完善提綱，撰寫完成畢業(yè)論文初稿；2022年4月論文修改，完成論文定稿；2022年5月完成畢業(yè)論文答辯；2022年6月前整理并提交經(jīng)審定的畢業(yè)論文檔案資料。預(yù)期成果希望通過本次研究，可以驗(yàn)證無人機(jī)反演模型總體精度較高，并大致估測(cè)東湖區(qū)域的TP，SS，TUB濃度空間分布。并結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際狀況，客觀地對(duì)東湖總磷、懸浮物濃度、濁度三個(gè)水質(zhì)參數(shù)的濃度變化進(jìn)行分析，通過為城市水體的水質(zhì)監(jiān)測(cè)指明全新的數(shù)據(jù)來源與技術(shù)手段，為水環(huán)境的保護(hù)以及治理提供可靠的依據(jù)。主要參考文獻(xiàn)目錄[1]馬豐魁,姜群鷗,徐藜丹,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的密云水庫(kù)水質(zhì)參數(shù)反演研究[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào),2020,29(3):11.[2]張素銘.基于無人機(jī)多光譜影像的地表主要生態(tài)參數(shù)估測(cè)及衛(wèi)星遙感反演[D].山東農(nóng)業(yè)大學(xué),2020.[3]敖瑞貴,閆曉惠,許士國(guó).基于無人機(jī)多光譜點(diǎn)云數(shù)據(jù)與MGGP人工智能算法的水質(zhì)探測(cè)方法研究[J].水利規(guī)劃與設(shè)計(jì),2021(11):5.[4]楊振、盧小平、武永斌、苗沛基、周俊利.無人機(jī)高光譜遙感的水質(zhì)參數(shù)反演與模型構(gòu)建[J].測(cè)繪科學(xué),2020,45(9):6.[5]周敏姑、邵國(guó)敏、張立元、姚小敏、韓文霆.無人機(jī)多光譜遙感反演冬小麥SPAD值[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2020,36(20):9.[6]陳亮雄、楊靜學(xué)、李興漢、李偉添、陳宇飛、高旖姍.基于無人機(jī)與3S技術(shù)的鶴地水庫(kù)水政監(jiān)管系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用[J].長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào),2020,37(12):7.[7]田園.基于半分析模型的太湖水色參數(shù)遙感反演研究[D].南京郵電大學(xué),2020.[8]黃宇,陳興海,劉業(yè)林,等.基于