[发明专利]基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法

说明书

本发明公开了一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，涉及水质遥感监测领域。该方法通过对比分析地面测量光谱数据和高光谱影像数据，提取光谱曲线形态特征，并选取与水质参数呈显著相关的地面测量光谱形态特征建立基于地面测量光谱数据的反演模型，并以基于地面测量光谱建立的反演模型所选取的光谱形态特征为自变量，建立各水质参数的高光谱反演模型，将高光谱反演模型应用于高光谱影像，获得工作区的水质参数反演结果。所以，采用本发明提供的方法，可以建立pH、硬度等一般化学性水质参数的多元线性回归模型，实现了多种水质参数信息“由点到面”的快速、准确获取，为区域水环境动态监测提供新技术方法。

技术领域

本发明涉及水质遥感监测领域，尤其涉及一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法。

背景技术

水环境监测的基础是水质监测，当前常规水质监测主要采用实地测量或者取水样对其进行室内化验分析，其优点是可精确测定水体的各项水质指标，但由于环境复杂多变，空间差异大，导致这种“以点代面”的工作方法面对区域性分析时，整体精度不高、费时费力，更难以实现区域水体的动态监测。

遥感在水质监测中的应用从最初单纯的水域识别发展到水质参数反演，水质参数遥感反演是通过分析水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数的遥感反演模型，进而利用遥感图像估算水质参数的浓度。它具有快速、宏观、低成本和周期性等优点，可以探测水质参数在空间和时间上的变化，还能发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染物的迁移特征。所使用的数据源从多光谱遥感数据、非成像高光谱数据到高光谱成像光谱数据，而遥感反演方法发展出物理方法、经验方法和半经验方法。目前应用相对成熟的是对水体中叶绿素、悬浮物、可溶有机物等光学活性物质浓度进行遥感反演，针对这些指标参数已建立诸多反演模型。而pH、硬度、各种阳阴离子等一般化学性水质参数的遥感反演则相对较少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于光谱形态特征的高光谱水质参数定量反演方法，包括如下步骤：

S1，采集水样并进行水质全分析，获得水质参数测试结果；

S2，在水样采集点进行现场光谱测量，获得地面测量光谱数据；

S3，采集高光谱影像数据；

S4，对所述地面测量光谱数据和高光谱影像数据进行对比分析，并提取得到原始光谱曲线形态特征、去包络线后光谱曲线形态特征、光谱曲线三阶求导后形态特征和光谱四值编码；

S5，采用皮尔森相关系数分析水质参数与地面测量光谱形态特征之间的相关性，其中皮尔森相关系数的计算公式如下：

式中x_i和y_i分别为光谱形态特征集合x和水质参数样本集合y的第i个观测值，和是样本集合x和y的平均值，n为样本数，P用于描述水质参数与光谱形态特征之间的相关系数，P∈[-1,1]，其绝对值越大，表明数据之间的相关性越强。

S6，选取地面测量光谱形态特征与水质参数呈显著相关的特征量作为建模初始变量，采用逐步回归分析方法，建立水质参数的多元一次函数反演模型；

S7，针对高光谱影像数据，选取与S6中建立的地面测量光谱反演模型相同类型的自变量和函数类型，采用进入回归分析方法，建立水质参数的高光谱反演模型；

S8，将水质参数的高光谱反演模型应用于工作区高光谱影像，获得区域性水质参数的定量反演结果。