無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測中的應用研究

楊海蓉 鄒素蘭

（重慶市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心 重慶 401147）

引言

水質(zhì)監(jiān)測是流域水質(zhì)監(jiān)管和水環(huán)境監(jiān)控的重要手段，對流域水體的綜合治理和水環(huán)境的動態(tài)保護有著重要意義。目前，我國水域的水質(zhì)監(jiān)測類型多樣，主要為基于人工采樣的實時監(jiān)測和基于儀器傳輸?shù)脑诰€監(jiān)測等[1]。雖然這能夠基本滿足我國水質(zhì)的日常例行檢測和應急監(jiān)測方面的要求，但是該監(jiān)測方法也存在靈活性差，難以實現(xiàn)對地域復雜點和人難以到達點位的取樣監(jiān)測，同時對突變水質(zhì)和突發(fā)污染水域監(jiān)測呈現(xiàn)滯后性和遺漏性，這不利于水面面積大的大型水域的水質(zhì)監(jiān)測和水質(zhì)安全保障的維護[1][2]。因此，加強對新的水質(zhì)監(jiān)測技術的研發(fā)對水域水質(zhì)監(jiān)控和水環(huán)境安全的保障有著重要的現(xiàn)實意義。

隨著電子和航空通訊技術的發(fā)展，無人機因具有機動性強，無線可操作性高等優(yōu)點，而成為河流流域取樣和水質(zhì)監(jiān)測的新興技術手段。鄭秀亮[3]研究發(fā)現(xiàn)利用無人機進行水樣采集，不受空間地理條件的限制，有效提高了水樣采集的時效性和代表性，同時還便于對流域的突擊檢查，加強對水域河流水質(zhì)的監(jiān)控，這大大節(jié)約了人力和物力，節(jié)省水域保護的運作成本。呂學研等[4]利用無人機多光譜遙感開展社瀆港的污染溯源監(jiān)測，研究發(fā)現(xiàn)該技術下的污染源監(jiān)測更細致、更全面，有效的展現(xiàn)了污染源的細節(jié)，為河湖流域的污染治理提供了依據(jù)。董月群等[5]利用高光譜成像技術的范圍大、快速、動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)點，結合無人機的機動性，提出了一種大面積水體污染狀況監(jiān)測的無人機高光譜水質(zhì)監(jiān)測和水質(zhì)參數(shù)反演方法，研究發(fā)現(xiàn)各參數(shù)的反演誤差絕對值在1.01%～35.81%之間，同時一階導數(shù)對應的線性擬合模型有著最好的反演精度，這與其它監(jiān)測方法相比，大大提高了反演精度和監(jiān)測精度，這對城市河道水質(zhì)分布情況的快速獲取和對城市水體環(huán)境治理有著重要的指導作用。因此，無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測中有著廣闊的應用前景。本文重點綜述無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測中的應用研究現(xiàn)狀，以期為無人機技術水質(zhì)監(jiān)測技術的優(yōu)化發(fā)展提供借鑒指導。

1 基于無人機技術的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)構建

水質(zhì)監(jiān)測應用中，無人機常作為水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)的載體而使用，基于不同的監(jiān)測目的和實際環(huán)境情況靈活組建水質(zhì)取樣和水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，可大大提高水域取樣和水質(zhì)監(jiān)測的效率。胡震天等[6]為了提高城市水質(zhì)狀況監(jiān)測的準確率和動態(tài)性，開發(fā)了一種地面建模與地空定標相結合的低空多光譜遙感觀測方法，研究發(fā)現(xiàn)低空多光譜遙感數(shù)據(jù)與TP、NH4+-N、pH 值和濁度均有較強相關性（大于70%），同時低空遙感影像對不同水質(zhì)水體有明顯的顯示差異。吳永兵[7]以無人機為載體，搭載飛行、空中拍照、空中攝像、水質(zhì)監(jiān)測、空中測控和水樣采集等各種功能單元組成水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，并與地面測控中心和手持移動終端通信連接，構建基于無人機的水質(zhì)監(jiān)測和采樣的一體化系統(tǒng)，研究發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)不僅能夠優(yōu)化現(xiàn)有水質(zhì)監(jiān)測站點布局、提高監(jiān)測系統(tǒng)機動性、靈活性和快速反應能力，同時還能極大提高水樣采集效率、環(huán)境污染應急監(jiān)測能力和對突發(fā)水污染的應急處理能力。

目前，基于無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測取樣中發(fā)展瓶頸的優(yōu)化完善研究是基于無人機技術水文監(jiān)測研究的熱點內(nèi)容。如鈔凡等[8]基于無人機技術水質(zhì)監(jiān)測的應用中，水域監(jiān)測節(jié)點數(shù)據(jù)收集難的問題，引入WSN 水域監(jiān)測系統(tǒng)，研究發(fā)現(xiàn)該監(jiān)測系統(tǒng)與人工收集法、固定有線監(jiān)測基站收集法和4G 通信技術相比，大大提高了監(jiān)測系統(tǒng)的靈活機動性，增強了飛行路徑的可優(yōu)化性，同時在保證檢測數(shù)據(jù)穩(wěn)定收集的基礎上還節(jié)約了系統(tǒng)成本。

李雙等[9]針對飛行控制程序與水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)安全性無法得到充分保障這一裝備開發(fā)和使用中的潛在威脅，研究設計了一種水質(zhì)監(jiān)測無人機的加密控制方案，即對原來明文數(shù)據(jù)進行某種算法處理，使其只能在輸入相應的密鑰之后才能顯示出原容，這提升了水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的保密性與無人機飛行控制的安全性。與此同時，李雙等[10]組建了包括無人機、水質(zhì)檢測裝置和地面控制裝置的移動監(jiān)測單元、并進一步建設了基于移動監(jiān)測單元和監(jiān)測總站的報警平臺，研究發(fā)現(xiàn)這克服了傳統(tǒng)無人機技術僅適用于單點、單次水質(zhì)檢測，無法實現(xiàn)多無人機水質(zhì)檢測平臺與地面控制系統(tǒng)、地面報警系統(tǒng)互聯(lián)互通的缺點，實現(xiàn)了多個水域的全天候監(jiān)測與同步報警，同時提高了數(shù)據(jù)傳輸安全性和環(huán)境監(jiān)管效率。

此外，基于5G 通信的無人機通信鏈路研究是基于無人機技術水質(zhì)監(jiān)測研究的重要研究方向。5G 技術具有全新的網(wǎng)絡架構，帶寬可達到10Gbps 以上、毫秒級時延、超高密度連接，有著超高的傳輸性能，是實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)無人機水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)構建的絕佳通信鏈路選擇[11]。中國信息通信研究院[12]研究發(fā)現(xiàn)在5G 與無人機組合使用時，通過對具備垂直波束調(diào)整能力的大規(guī)模天線使用、低頻上行載波的引入和上行時隙配比增加等手段，可使得無人機在150m-500m 高度上的上行速率達到50Mbps，5G+無人機可很好的適應各種復雜環(huán)境的水質(zhì)監(jiān)測。

2 基于無人機水質(zhì)監(jiān)測技術的影像處理技術研究

無人機與多光譜成像技術（遙感技術）相結合而產(chǎn)生的無人機多光譜影像技術是水質(zhì)監(jiān)測中的主要信息采集手段，可為水質(zhì)監(jiān)測提供大范圍的覆蓋和可視化表達，具有時效高、時空分辨率強和機動性強等優(yōu)點[13]。然而無人機多光譜影像技術使用后的光譜圖像的成型表達和圖像數(shù)據(jù)與水質(zhì)之間的反演關系卻是該技術實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測應用的關鍵環(huán)節(jié)，因此，對無人機多光譜影像的拼接和對水質(zhì)的反演研究是無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測應用中的關鍵研究內(nèi)容。無人機技術的多光譜影像拼接研究在水質(zhì)監(jiān)測的應用中，無人機航帶的地面覆蓋范圍狹窄、航帶重疊率低、航帶的亮度差異和無人機自帶POS 系統(tǒng)定位精度低等問題是無人機技術多光譜影像需要拼接和拼接困難的主要原因[13]。因此，無人機光譜影像的拼接成為無人機多光譜影像處理的首要環(huán)節(jié)，是無人機水質(zhì)監(jiān)測研究的重要內(nèi)容。

易俐娜等[13]針對圖像處理中難以實現(xiàn)影像幾何和光譜匹配的問題，研發(fā)了一種基于曲面樣條函數(shù)和相位相關的無人機高光譜影像拼接方法，研究發(fā)現(xiàn)該方法不僅提高了拼接影像的地理坐標精度，還在消除拼接縫的基礎上最大限度的保證了光譜的保真性，并通過引入2 冪子圖像解決了影像在重疊度低的情況下配準算法失效的問題，然而，如何進一步提升光譜精穩(wěn)性和提高拼接速度仍是今后研究的重要課題。同時，反演模型的建立和遴選是無人機多光譜影像水質(zhì)反演研究的另一主要內(nèi)容。算法的效率對反演模型的構建有著重要影響，因此，算法的優(yōu)化研究是反演模型建立和遴選研究的熱點內(nèi)容。反演模型的選擇是無人機技術對水質(zhì)監(jiān)測研究的重要內(nèi)容。

孫駟陽[14]研究發(fā)現(xiàn)與其它機器學習算法相比，極端隨機樹（ETR）算法最適合基于無人機高分辨率高光譜數(shù)據(jù)的總氮、總磷和COD 反演模型，決定系數(shù)r2高于99%，即使經(jīng)過RFE 降維后，極端隨機樹（ETR）也可保持原有模型的高質(zhì)量效果，決定系數(shù)r2依然高于99%；反演精度驗證結果顯示，無人機遙感數(shù)據(jù)下的總氮、總磷、氨氮和COD 的反演值與實際值的相對誤差均小于0.5。

黃昕晰等[15]針對MPP 算法存在的運算量過大和過擬合的問題，提出OPT-MPP 算法，并構建懸浮物濃度（SS）和濁度（TU）的OPT-MPP 算法反演模型，研究發(fā)現(xiàn)最佳SS 反演模型和最佳TU 反演模型的決定系數(shù)R2分別達到0.787 和0.8043，綜合誤差分別達到0.13 和0.15，這對實驗區(qū)域水質(zhì)參數(shù)空間分布信息的反演有著良好的效果。

黃華等[16]基于城市河流水質(zhì)指數(shù)（CWQI 值）和偏最小二乘回歸（partial least squares regress，PLSR）建立了高光譜數(shù)據(jù)與河流水質(zhì)指數(shù)的反演模型，研究發(fā)現(xiàn)水體不同波段的光譜反射率與CWQI 值存在一定的相關性，可用于區(qū)分不同CWQI 值水平的水體，同時模型優(yōu)化分析結果表明，光譜分辨率為50 nm、提取主成分數(shù)為8 時的水體CWQI 值反演模型效果最優(yōu)，驗證集均方根誤差和平均相對誤差分別為0.768、18.1%，因此將該反演模型與無人機高光譜監(jiān)測數(shù)據(jù)結合，可較好地反映河流水質(zhì)的空間差異。

唐夢奇[17]為提高水質(zhì)采樣的便捷性和效率，以六旋翼無人機為載體，設計了一款水質(zhì)采樣系統(tǒng)，其通過自適應控制算法設計，克服了采樣過程中無人機因水流動力而引起的不穩(wěn)定問題，通過實用發(fā)現(xiàn)此模糊PID 算法的無人機可適用于無人機的定點懸停及內(nèi)河、夾江水域水質(zhì)采樣，具有很強的實用價值。

李鑫等[18]在分析支持向量機模型建立的原理和方法的基礎上，選取了具有較寬收斂域的徑向基核函數(shù)，利用雙線性格網(wǎng)法進行核函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化，獲得用于藍藻分類的支持向量機模型，經(jīng)驗證該模型對水體與藍藻的分類有著較好的精度要求。

結語

無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測中有著較高的應用潛力，但其研究尚需在以下方面進行努力：加強無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測取樣中發(fā)展瓶頸的優(yōu)化完善研究，著重對基于無人機技術在水質(zhì)監(jiān)測中的薄弱環(huán)節(jié)開展研究，同時開展無人機技術與5G 的系統(tǒng)構建，這有利于無人機技術水質(zhì)監(jiān)測體系的成熟完善。

同時著重進行無人機機載圖像的拼接和對水質(zhì)參數(shù)的反演模型研究，集中于拼接技術研究和算法的優(yōu)化，這對提高無人機技術對水質(zhì)監(jiān)測的精度和速率有著重要意義。