摘要

在實際應(yīng)用中，無人機高光譜遙感技術(shù)在數(shù)據(jù)處理、平臺優(yōu)化以及載荷研發(fā)等方面仍存在一定局限。亟需在全面梳理應(yīng)用現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，發(fā)掘全新的應(yīng)用模式途徑，促進(jìn)無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域的深入應(yīng)用。本文立足對無人機高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的梳理，分析了該技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測方面的創(chuàng)新實踐，進(jìn)而展望這項技術(shù)的發(fā)展趨勢，以期為無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用提供借鑒。

1 無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 無人機高光譜遙感技術(shù)的優(yōu)勢與特點

無人機高光譜遙感技術(shù)將高光譜成像及無人機遙感優(yōu)點融合，可獲得目標(biāo)充足光譜信息及高分辨率影像畫面，在生態(tài)監(jiān)測實踐中顯現(xiàn)獨特優(yōu)勢。高光譜傳感器可精準(zhǔn)采集地物的光譜特征，為生態(tài)要素判別與狀態(tài)評定提供充分信息。無人機平臺體現(xiàn)出靈活多樣的屬性，可完成高時空分辨率的觀測作業(yè)，彌補傳統(tǒng)遙感的欠缺。該系統(tǒng)呈現(xiàn)出輕便靈活的特質(zhì)，可實現(xiàn)快捷機動部署，滿足生態(tài)監(jiān)測多時間層面、多地理分區(qū)的需求。與多光譜遙感相比，高光譜遙感近乎連貫的光譜資料，對地物光譜特征實現(xiàn)更精準(zhǔn)刻畫，為地物辨別與參數(shù)逆推提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

1.2 無人機高光譜遙感技術(shù)在生態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用

國內(nèi)外學(xué)者積極推進(jìn)了針對生態(tài)監(jiān)測的無人機高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用研究。例如，在水體生態(tài)監(jiān)測工作中，實現(xiàn)水體葉綠素 a 濃度反演、藻華災(zāi)害動態(tài)監(jiān)測等；在大氣環(huán)境監(jiān)測工作中，完成污染氣體快速識別及濃度反推；在礦區(qū)生態(tài)監(jiān)測方面，實現(xiàn)對礦區(qū)土地利用類型及植被健康狀況等的動態(tài)評定；在濕地生態(tài)監(jiān)測中，實施濕地植被制圖及入侵物種監(jiān)測等。同時，國內(nèi)學(xué)者針對城市熱島效應(yīng)評估、森林病蟲害監(jiān)測等內(nèi)容，也有了豐碩的成果。面對全球氣候變遷與人類活動的雙重壓力，生態(tài)環(huán)境問題愈發(fā)尖銳，亟需先進(jìn)的監(jiān)測途徑，而無人機高光譜遙感技術(shù)開拓了精細(xì)化生態(tài)監(jiān)測新路徑。

1.3 典型應(yīng)用案例

國內(nèi)學(xué)者積極開展對無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測中實踐應(yīng)用的探索。例如，在太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測中，實現(xiàn)對藍(lán)藻水華時空分布與暴發(fā)強度動態(tài)的監(jiān)測；在三峽庫區(qū)消落帶生態(tài)監(jiān)測工作中，完成消落帶土地利用類型自動分類及植被覆蓋度評估；在煤礦區(qū)生態(tài)修復(fù)監(jiān)測中，估算煤礦區(qū)植被恢復(fù)程度與土地毀壞程度。這些實例彰顯出無人機高光譜遙感技術(shù)在水質(zhì)監(jiān)測、植被調(diào)研、土地利用動態(tài)監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用潛能。

2 無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測中的創(chuàng)新實踐

2.1 水體富營養(yǎng)化監(jiān)測方法創(chuàng)新

傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測主要借助站點采樣和實驗室分析，難以實現(xiàn)水質(zhì)時空變遷的監(jiān)測目標(biāo)，而在引入無人機高光譜遙感技術(shù)后開展水體富營養(yǎng)化監(jiān)測后，有望實現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)快速、動態(tài)、大尺度反演。高光譜傳感器可捕獲水體葉綠素 a、懸浮物等參數(shù)的細(xì)微光譜特性，為水質(zhì)參數(shù)高精度反演筑牢基礎(chǔ)。無人機平臺憑借其靈活機動屬性，得以完成對水體多時間階段、高清晰度的觀測，獲取水質(zhì)在時間與空間上的分布特性。

在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，亟需突破傳統(tǒng)經(jīng)驗主導(dǎo)、局地范圍的模型，探索具有普適價值的水質(zhì)參數(shù)定量反演新方法?？梢匀诤蠙C器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，搭建魯棒性佳、泛化力強的水質(zhì)參數(shù)智能反演模型。還可以優(yōu)化水質(zhì)參數(shù)反演中先驗知識的引入機制，全面挖掘高光譜數(shù)據(jù)與環(huán)境因子的協(xié)同優(yōu)勢，打造融合多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的水質(zhì)參數(shù)反演全新框架，從而提升反演的精準(zhǔn)水平。無人機高光譜遙感技術(shù)與智能反演、多源數(shù)據(jù)協(xié)同等技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新結(jié)合，有望引領(lǐng)水體富營養(yǎng)化監(jiān)測模式的范式轉(zhuǎn)變，為流域精準(zhǔn)化管理增添新途徑。

2.2 大氣污染氣體監(jiān)測技術(shù)創(chuàng)新

傳統(tǒng)大氣污染監(jiān)測主要依托地面站點，無法全面展現(xiàn)區(qū)域大氣污染時空分布的整體特征，而利用無人機高光譜遙感技術(shù)實施大氣污染氣體監(jiān)測，有望實現(xiàn)污染物濃度區(qū)域動態(tài)的逆向推導(dǎo)。大氣污染氣體在特定波段體現(xiàn)出典型吸收特征，可采用高光譜數(shù)據(jù)獲取其光譜的響應(yīng)反饋，并建立光譜指數(shù)與氣體濃度的量化依存關(guān)系，從而實現(xiàn)對污染氣體濃度的精準(zhǔn)逆向推導(dǎo)。

大氣污染氣體光譜響應(yīng)表現(xiàn)出較弱態(tài)勢，容易受到大氣效應(yīng)、地表干擾等的影響。在數(shù)據(jù)處理階段，需要攻克大氣校正、地表貢獻(xiàn)分離等棘手難題，開拓大氣污染氣體典型光譜特征精準(zhǔn)萃取新途徑。需開展對污染氣體光譜響應(yīng)機理的深入研究，依托輻射傳輸模型等的支撐，構(gòu)建多角度、多傳感器數(shù)據(jù)協(xié)同反演的全新策略，沖破單一高光譜數(shù)據(jù)反演的局限，取得大氣污染氣體濃度反演的新突破，而高光譜數(shù)據(jù)與模式模擬進(jìn)行融合，可以實現(xiàn)區(qū)域大氣污染立體探測。通過方法創(chuàng)新，在大氣污染立體監(jiān)測領(lǐng)域，無人機高光譜遙感技術(shù)將發(fā)揮更大作用。

2.3 礦區(qū)生態(tài)修復(fù)監(jiān)測模式創(chuàng)新

將無人機高光譜遙感技術(shù)運用到礦區(qū)生態(tài)監(jiān)測中，可從宏觀至微觀同步實現(xiàn)對礦區(qū)生態(tài)要素的精細(xì)勾勒與動態(tài)評判。土地利用及覆被變化是礦區(qū)生態(tài)環(huán)境演變的關(guān)鍵指示物。無人機高光譜數(shù)據(jù)可為礦區(qū)土地利用類型識別提供多樣光譜信息，結(jié)合面向?qū)ο蠓治鲆约吧疃葘W(xué)習(xí)分類等技術(shù)手段，有望實現(xiàn)礦區(qū)土地利用類型的細(xì)致分類，同時采用時序分析方式，可以洞悉礦區(qū)土地利用的動態(tài)演進(jìn)軌跡。

就受損礦區(qū)而言，植被恢復(fù)狀況可作為生態(tài)修復(fù)成效評估的關(guān)鍵要素。依托高光譜數(shù)據(jù)，可構(gòu)造新的礦區(qū)植被健康監(jiān)測指標(biāo)，匯總多個敏感波段的資料，多維度評判植被健康狀況。在數(shù)據(jù)分析工作中，可采用時空數(shù)據(jù)挖掘、知識驅(qū)動建模等技術(shù)，將多時相高光譜數(shù)據(jù)、環(huán)境因子等多源數(shù)據(jù)深度融合，構(gòu)建面向礦區(qū)生態(tài)修復(fù)全鏈條管理的無人機高光譜遙感監(jiān)測新模式，為礦區(qū)可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃提供決策支撐。

3 無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用展望

3.1 無人機高光譜遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析的深度融合

無人機高光譜遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析的深度融合流程如圖 1 所示。 圖 1 無人機高光譜遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析深度融合流程 流程層級：

1. 數(shù)據(jù)采集層：無人機高光譜遙感數(shù)據(jù)

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：大氣校正、幾何校正、噪聲去除、數(shù)據(jù)融合

3. 云計算大數(shù)據(jù)平臺：分布式存儲、并行計算

4. 智能算法模塊：

• 深度學(xué)習(xí)：特征提取、語義分析、自動識別

• 遷移學(xué)習(xí)：跨區(qū)域適應(yīng)、時相差異、模型泛化

• 主動學(xué)習(xí)：人機交互、智能標(biāo)注、效率提升

5. 應(yīng)用監(jiān)測模塊：水質(zhì)監(jiān)測（富營養(yǎng)化評估、葉綠素 a 反演）、大氣監(jiān)測（污染氣體識別、濃度反演）、生態(tài)修復(fù)（植被健康評估、土地利用分類）

6. 決策支持系統(tǒng)：環(huán)境治理決策，生態(tài)修復(fù)規(guī)劃

在高光譜大數(shù)據(jù)中快速且精確地提取核心信息，是促進(jìn)無人機高光譜遙感技術(shù)在生態(tài)監(jiān)測方面深度應(yīng)用的核心。新一代信息技術(shù)如人工智能、云計算正迅猛發(fā)展，為高光譜大數(shù)據(jù)分析賦予了新動能。針對不同生態(tài)監(jiān)測目標(biāo)及應(yīng)用需求，亟需探索針對性的高光譜大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)方案。采用主動學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建一種 “人 - 機 - 物” 交互性分析流程，以提高數(shù)據(jù)分析效率及精確性。需運用云計算并行運算、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲等特點，搭建基于云的高光譜大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)，以支持對多源、多尺度、多時相的數(shù)據(jù)開展快速處理與融合分析。

3.2 無人機高光譜遙感平臺的發(fā)展趨勢

在無人機平臺層面，應(yīng)研發(fā)具有自主導(dǎo)航、智能避障、自適應(yīng)航線調(diào)配等能力的智能無人機，以實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中自主飛行及數(shù)據(jù)采集。在高光譜載荷方面，要著手研發(fā)智能化的成像模式與曝光控制手段，實現(xiàn)在不同光照條件下對各類地物的自適應(yīng)精準(zhǔn)優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在地面處理系統(tǒng)領(lǐng)域，應(yīng)拓展人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，實現(xiàn)由數(shù)據(jù)初步處理到信息提取的自動化，大幅提升數(shù)據(jù)處理效率。

此外，無人機高光譜遙感系統(tǒng)需加速向小型化、智能化方向發(fā)展。隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)進(jìn)步，分布式無人機高光譜遙感系統(tǒng)可能可以成為現(xiàn)實。通過搭建 “天 - 空 - 地” 一體化異質(zhì)無人機高光譜探測架構(gòu)，能實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境立體、動態(tài)交互監(jiān)測，推動生態(tài)監(jiān)測模式革新升級。

3.3 無人機高光譜遙感專用傳感器研發(fā)

在生態(tài)環(huán)境遙感領(lǐng)域，高光譜傳感器的種類愈發(fā)多樣，但在光譜分辨率、信號噪聲比、成像寬度等維度，仍無法完全滿足環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測訴求。迫切需要立足生態(tài)環(huán)境過程機理，結(jié)合應(yīng)用需求，實施面向環(huán)境工程的無人機高光譜專用傳感器研發(fā)項目。

需大力開展不同生態(tài)監(jiān)測對象光譜響應(yīng)機理的研究，分辨出關(guān)鍵波段范圍，選定傳感器最優(yōu)光譜組合。例如，對于水體葉綠素 a 濃度監(jiān)測，可聚焦藍(lán)光和近紅外波段進(jìn)行設(shè)計；就大氣污染氣體監(jiān)測而言，要綜合涵蓋紫外、可見光等波段，推進(jìn)傳感器集成設(shè)計及小型化工藝，在保障信噪比、光譜分辨率的同時，提升空間分辨水平、降低體積重量，實現(xiàn)具備高精準(zhǔn)度、高靈活性的機載高光譜成像。面向多樣的生態(tài)監(jiān)測應(yīng)用場景，可開發(fā)契合需求的數(shù)據(jù)處理算法，從而在傳感器終端實現(xiàn)信息實時提取，提高數(shù)據(jù)傳輸及處理成效。無人機高光譜遙感專用傳感器系統(tǒng)架構(gòu)如圖 2 所示。

1. 無人機平臺層：多旋翼 / 固定翼無人機平臺；高精度導(dǎo)航定位、穩(wěn)定飛行控制、載荷承載能力、續(xù)航能力保障

2. 傳感器系統(tǒng)層（高光譜專用核心）：光學(xué)系統(tǒng)（高分辨率鏡頭）、光譜分光（棱鏡 / 光柵組件）、探測器陣列（CCD/CMOS）、控制電路（信號處理）

3. 光譜設(shè)計層

• 紫外波段 280~400nm：大氣污染氣體、臭氧監(jiān)測

• 可見光波段 280~400nm：大氣污染氣體、臭氧監(jiān)測

• 藍(lán)光波段 450~495nm：葉綠素 a 濃度、水質(zhì)監(jiān)測

• 近紅外波段 700~1000nm：植被生理、生物量估算

• 短波紅外 1000~2500nm：土壤濕度、礦物識別

4. 數(shù)據(jù)處理層：實時數(shù)據(jù)處理、光譜分析算法、圖像校正處理、智能分析引擎

• 實時數(shù)據(jù)處理：邊緣計算、信息提取算法、數(shù)據(jù)壓縮傳輸

• 光譜分析算法：波段選擇、特征提取、模式識別

• 圖像校正處理：輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正

• 智能分析引擎：深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)識別、異常檢測

5. 應(yīng)用場景層：水質(zhì)監(jiān)測（葉綠素濃度檢測）、大氣污染（有害氣體檢測）、植被健康（生理狀態(tài)評估）、土壤分析（成分含量檢測）、生態(tài)監(jiān)測（生態(tài)系統(tǒng)評價） 技術(shù)指標(biāo)：高光譜分辨率 S≤5nm；空間分辨率≤10 cm；信噪比≥200；光譜范圍 280~2500 nm 小型化設(shè)計：重量≤2 kg；功耗≤50W；工作溫度 - 20~+60℃；防護(hù)等級 IP65

4 結(jié)語

引入無人機高光譜遙感技術(shù)開展水體富營養(yǎng)化監(jiān)測、大氣污染立體監(jiān)測、礦區(qū)生態(tài)修復(fù)監(jiān)測等工作，將擺脫傳統(tǒng)模式的束縛，實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問題宏觀微觀層面、天地協(xié)同監(jiān)測，為生態(tài)環(huán)境治理及修復(fù)決策提供精密、實時的信息支持。

文獻(xiàn)來源

吳春蘭，吳斌斌，汪皞文。無人機高光譜遙感技術(shù)在環(huán)境工程生態(tài)監(jiān)測中的創(chuàng)新實踐 [J]. 移動信息，2026，48 (4).