【摘 要】
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水质监测预警业务化能力建设是水环境保护和水污染精细化治理的基础和依据,城市中广泛分布的湖泊、河流、水库、沟渠等小微水体靠近人类生产生活区,受人类活动影响大,污染问题尤为突出,但由于数量众多、分布零散,监测难度大,一些小微水体长期缺乏实测水质数据,寻找适合小微水体的经济、高效、准确的水质监测方法具有一定的现实意义。相较于常规化学检测、卫星遥感方法,无人机多光谱遥感更适合小微水体水质监测,但存在精度不
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水质监测预警业务化能力建设是水环境保护和水污染精细化治理的基础和依据,城市中广泛分布的湖泊、河流、水库、沟渠等小微水体靠近人类生产生活区,受人类活动影响大,污染问题尤为突出,但由于数量众多、分布零散,监测难度大,一些小微水体长期缺乏实测水质数据,寻找适合小微水体的经济、高效、准确的水质监测方法具有一定的现实意义。相较于常规化学检测、卫星遥感方法,无人机多光谱遥感更适合小微水体水质监测,但存在精度不高、稳定性差的问题,需要加强相关研究。对此,本文以郑州市天德湖为试验区,利用大疆精灵4无人机自身搭载的P4M多光谱成像仪获取无人机影像数据,同步采集水样,实验室测定四项水质参数,开展反演方法的研究,探讨P4M在小微水体水质监测中的实际应用效果,包括能够用来监测那几项水质参数、反演精度如何、提高反演精度的方法等。主要内容及结论包括:（1）P4M在天德湖水质监测适用性研究。将实测水质数据和单波段反射率、所有主流波段组合形式做相关性分析,筛选符合建模条件的敏感波段（波段组合）。结果表明:ag（440）和氨氮最佳敏感波段组合为ln[（b3-b5）/b5]和（b1-b5）,相关系数0.362和0.38,未达到建模要求,主要原因是P4M多光谱成像仪光谱分辨率有限,对水体光谱细节的捕捉能力不足;总氮（TN）的最佳敏感波段组合为ln[（b2-b3）/b5],相关系数达到0.742,符合建模要求;总磷（TP）的最佳敏感波段组合为ln[b2/（b1-b4）],相关系数0.696,符合建模要求。（2）基于实测数据的反演模型构建及最佳模型确定。分别构建TN、TP的统计回归模型和机器学习模型,通过独立的测试集样本检验模型优劣。结果表明:TN的5个反演模型中最佳模型为多隐含层神经网络模型TN--Model 3,决定系数0.82,平均相对误差（MRE）6.5%;TP的7个反演模型中最佳模型为XGBoost模型TP--Model 7,决定系数0.75,平均相对误差8.1%,相较于统计模型,机器学习模型能更好地表达水质参数与水体反射率之间复杂的非线性关系,反演精度更高。（3）检验基于熵权法的协同模型提高反演精度的有效性。为了进一步提升反演精度,引入集合建模思想,选择以熵权法为代表的确定性集合建模方法开展天德湖TN、TP的集合建模工作,构建反演TN、TP浓度的TN-EWM协同模型、TP-EWM协同模型。结果表明:TN-EWM的MRE相较于最佳单一模型TN--Model 3降低了2.5个百分点,同时改善了TN-Model 3在TN浓度大于2.5mg/l的高浓度区间估算值偏高的问题;TP-EWM的MRE相较于最佳单一模型TPModel 7下降了3.7个百分点。协同模型能够综合多模型信息,融合和发挥单一模型优势、避免单一模型不足,从而提高反演精度和稳定性。（4）天德湖氮磷元素空间分布及驱动因素分析:将协同模型应用于预处理后的无人机影像,制作天德湖氮磷元素空间分布专题图,发现污染物分布大致呈“西高东低”态势,分析原因并给出针对性的水质改善建议和对策。
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