無人機技術在水質監測中的應用研究

楊海蓉 鄒素蘭

（重慶市生態環境監測中心 重慶 401147）

引言

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

隨著電子和航空通訊技術的發展，無人機因具有機動性強，無線可操作性高等優點，而成為河流流域取樣和水質監測的新興技術手段。鄭秀亮[3]研究發現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的監控，這大大節約了人力和物力，節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測，研究發現該技術下的污染源監測更細致、更全面，有效的展現了污染源的細節，為河湖流域的污染治理提供了依據。董月群等[5]利用高光譜成像技術的范圍大、快速、動態監測等優點，結合無人機的機動性，提出了一種大面積水體污染狀況監測的無人機高光譜水質監測和水質參數反演方法，研究發現各參數的反演誤差絕對值在1.01%～35.81%之間，同時一階導數對應的線性擬合模型有著最好的反演精度，這與其它監測方法相比，大大提高了反演精度和監測精度，這對城市河道水質分布情況的快速獲取和對城市水體環境治理有著重要的指導作用。因此，無人機技術在水質監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監測中的應用研究現狀，以期為無人機技術水質監測技術的優化發展提供借鑒指導。

1 基于無人機技術的水質監測系統構建

水質監測應用中，無人機常作為水質監測系統的載體而使用，基于不同的監測目的和實際環境情況靈活組建水質取樣和水質監測系統，可大大提高水域取樣和水質監測的效率。胡震天等[6]為了提高城市水質狀況監測的準確率和動態性，開發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，研究發現低空多光譜遙感數據與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、水質監測、空中測控和水樣采集等各種功能單元組成水質監測系統，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監測和采樣的一體化系統，研究發現該系統不僅能夠優化現有水質監測站點布局、提高監測系統機動性、靈活性和快速反應能力，同時還能極大提高水樣采集效率、環境污染應急監測能力和對突發水污染的應急處理能力。

目前，基于無人機技術在水質監測取樣中發展瓶頸的優化完善研究是基于無人機技術水文監測研究的熱點內容。如鈔凡等[8]基于無人機技術水質監測的應用中，水域監測節點數據收集難的問題，引入WSN 水域監測系統，研究發現該監測系統與人工收集法、固定有線監測基站收集法和4G 通信技術相比，大大提高了監測系統的靈活機動性，增強了飛行路徑的可優化性，同時在保證檢測數據穩定收集的基礎上還節約了系統成本。

李雙等[9]針對飛行控制程序與水質監測數據安全性無法得到充分保障這一裝備開發和使用中的潛在威脅，研究設計了一種水質監測無人機的加密控制方案，即對原來明文數據進行某種算法處理，使其只能在輸入相應的密鑰之后才能顯示出原容，這提升了水質監測數據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、水質檢測裝置和地面控制裝置的移動監測單元、并進一步建設了基于移動監測單元和監測總站的報警平臺，研究發現這克服了傳統無人機技術僅適用于單點、單次水質檢測，無法實現多無人機水質檢測平臺與地面控制系統、地面報警系統互聯互通的缺點，實現了多個水域的全天候監測與同步報警，同時提高了數據傳輸安全性和環境監管效率。

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監測研究的重要研究方向。5G 技術具有全新的網絡架構，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，是實現網聯無人機水質監測系統構建的絕佳通信鏈路選擇[11]。中國信息通信研究院[12]研究發現在5G 與無人機組合使用時，通過對具備垂直波束調整能力的大規模天線使用、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境的水質監測。

2 基于無人機水質監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）相結合而產生的無人機多光譜影像技術是水質監測中的主要信息采集手段，可為水質監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據與水質之間的反演關系卻是該技術實現水質監測應用的關鍵環節，因此，對無人機多光譜影像的拼接和對水質的反演研究是無人機技術在水質監測應用中的關鍵研究內容。無人機技術的多光譜影像拼接研究在水質監測的應用中，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節，是無人機水質監測研究的重要內容。

易俐娜等[13]針對圖像處理中難以實現影像幾何和光譜匹配的問題，研發了一種基于曲面樣條函數和相位相關的無人機高光譜影像拼接方法，研究發現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反演研究的另一主要內容。算法的效率對反演模型的構建有著重要影響，因此，算法的優化研究是反演模型建立和遴選研究的熱點內容。反演模型的選擇是無人機技術對水質監測研究的重要內容。

孫駟陽[14]研究發現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據的總氮、總磷和COD 反演模型，決定系數r2高于99%，即使經過RFE 降維后，極端隨機樹（ETR）也可保持原有模型的高質量效果，決定系數r2依然高于99%；反演精度驗證結果顯示，無人機遙感數據下的總氮、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，研究發現最佳SS 反演模型和最佳TU 反演模型的決定系數R2分別達到0.787 和0.8043，綜合誤差分別達到0.13 和0.15，這對實驗區域水質參數空間分布信息的反演有著良好的效果。

黃華等[16]基于城市河流水質指數（CWQI 值）和偏最小二乘回歸（partial least squares regress，PLSR）建立了高光譜數據與河流水質指數的反演模型，研究發現水體不同波段的光譜反射率與CWQI 值存在一定的相關性，可用于區分不同CWQI 值水平的水體，同時模型優化分析結果表明，光譜分辨率為50 nm、提取主成分數為8 時的水體CWQI 值反演模型效果最優，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測數據結合，可較好地反映河流水質的空間差異。

唐夢奇[17]為提高水質采樣的便捷性和效率，以六旋翼無人機為載體，設計了一款水質采樣系統，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定問題，通過實用發現此模糊PID 算法的無人機可適用于無人機的定點懸停及內河、夾江水域水質采樣，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，利用雙線性格網法進行核函數的參數優化，獲得用于藍藻分類的支持向量機模型，經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

無人機技術在水質監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監測取樣中發展瓶頸的優化完善研究，著重對基于無人機技術在水質監測中的薄弱環節開展研究，同時開展無人機技術與5G 的系統構建，這有利于無人機技術水質監測體系的成熟完善。

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