(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210846694.5 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 广西科技大 学 地址 545000 广西壮 族自治区柳州市东环 大道268号 (72)发明人 李鹏　李奇　何秋芝　陈爽　刘翔　 梁宁　熊超华　 (74)专利代理 机构 广州市红荔专利代理有限公 司 44214 专利代理师 李彦孚 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06V 10/10(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 20/17(2022.01) G01C 11/04(2006.01) G01N 21/84(2006.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测 技术 (57)摘要 本发明提供基于高光谱遥感的农村面源黑 臭水体监测技术， 涉及水体监测技术领域。 该基 于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术， 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。 本发 明提供的基于 高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技术， 不仅 可以快速、 实时、 动态、 省时省力地监测大范围的 环境变化和环境污染， 也可实时、 快速跟踪和监 测突发环境污染事件的发生、 发展， 并及时制定 处理措施， 减少污染造成的损失。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115358695 A 2022.11.18 CN 115358695 A 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。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115358695 A 2基于高光谱遥感的农 村面源黑 臭水体监测技术 技术领域 [0001]本发明涉及水体监测技术领域， 具体为基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测 技术。 背景技术 [0002]黑臭是水体有机污染的一种极端现象， 是由于水体缺氧、 有机物腐败而造成的， 目 前， 国内外对黑臭水体的研究多集中于黑臭形成机制、 水质评价方法与指标构建、 生态修复 等方面， 但对其识别方法的研究还十分欠缺， 我国黑臭水体识别主要通过实地调查进行判 断， 对黑臭水体的判断采用人体的主观感受结合水质指标测量的方法进行， 主观感受指视 觉上水体颜色异常， 水面漂浮较多杂质， 整体较浑浊， 流速慢甚至不流动， 通常有排污口排 放污水， 嗅觉上散发恶臭， 距离较远便可闻到， 影响周边环境， 但是常规的监测方法往往难 以揭示的污染源及其扩散的状态， 无法快速、 实时、 动态、 省时省力地监测大范围的环境变 化和环境污染， 对此提出了一种基于高光谱遥感的农村面源黑臭 水体监测技 术。 发明内容 [0003](一)解决的技 术问题 [0004]针对现有技术的不足， 本发明提供了基于高光谱遥感的农村面源黑臭水体监测技 术， 解决了的问题。 [0005](二)技术方案 [0006]为实现以上目的， 本发明通过以下技术方案予以实现： 基于高光谱遥感的农村面 源黑臭水体监测技 术， 包括以下步骤 [0007]S1、 信息调研和数据采集： [0008]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； [0009]S2、 软件模拟和模型建立： [0010]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； [0011]S3、 统计分析： [0012]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。 [0013]优选的， 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。 [0014]优选的， 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。 [0015]优选的， 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说　明　书 1/4 页 3 CN 115358695 A 3