无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中的创新实践
摘要
在实际应用中，无人机高光谱遥感技术在数据处理、平台优化以及载荷研发等方面仍存在一定局限。亟需在全面梳理应用现状基础上，发掘全新的应用模式途径，促进无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测领域的深入应用。本文立足对无人机高光谱遥感技术应用现状的梳理，分析了该技术在环境工程生态监测方面的创新实践，进而展望这项技术的发展趋势，以期为无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测领域的应用提供借鉴。
1 无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中的应用现状
1.1 无人机高光谱遥感技术的优势与特点
无人机高光谱遥感技术将高光谱成像及无人机遥感优点融合，可获得目标充足光谱信息及高分辨率影像画面，在生态监测实践中显现独特优势。高光谱传感器可精准采集地物的光谱特征，为生态要素判别与状态评定提供充分信息。无人机平台体现出灵活多样的属性，可完成高时空分辨率的观测作业，弥补传统遥感的欠缺。该系统呈现出轻便灵活的特质，可实现快捷机动部署，满足生态监测多时间层面、多地理分区的需求。与多光谱遥感相比，高光谱遥感近乎连贯的光谱资料，对地物光谱特征实现更精准刻画，为地物辨别与参数逆推提供了有力的数据支撑。
1.2 无人机高光谱遥感技术在生态监测中的应用
国内外学者积极推进了针对生态监测的无人机高光谱遥感技术应用研究。例如，在水体生态监测工作中，实现水体叶绿素 a 浓度反演、藻华灾害动态监测等；在大气环境监测工作中，完成污染气体快速识别及浓度反推；在矿区生态监测方面，实现对矿区土地利用类型及植被健康状况等的动态评定；在湿地生态监测中，实施湿地植被制图及入侵物种监测等。同时，国内学者针对城市热岛效应评估、森林病虫害监测等内容，也有了丰硕的成果。面对全球气候变迁与人类活动的双重压力，生态环境问题愈发尖锐，亟需先进的监测途径，而无人机高光谱遥感技术开拓了精细化生态监测新路径。
1.3 典型应用案例
国内学者积极开展对无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中实践应用的探索。例如，在太湖蓝藻水华监测中，实现对蓝藻水华时空分布与暴发强度动态的监测；在三峡库区消落带生态监测工作中，完成消落带土地利用类型自动分类及植被覆盖度评估；在煤矿区生态修复监测中，估算煤矿区植被恢复程度与土地毁坏程度。这些实例彰显出无人机高光谱遥感技术在水质监测、植被调研、土地利用动态监控等领域的应用潜能。
2 无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中的创新实践
2.1 水体富营养化监测方法创新
传统的水质监测主要借助站点采样和实验室分析，难以实现水质时空变迁的监测目标，而在引入无人机高光谱遥感技术后开展水体富营养化监测后，有望实现水质参数快速、动态、大尺度反演。高光谱传感器可捕获水体叶绿素 a、悬浮物等参数的细微光谱特性，为水质参数高精度反演筑牢基础。无人机平台凭借其灵活机动属性，得以完成对水体多时间阶段、高清晰度的观测，获取水质在时间与空间上的分布特性。
在数据处理领域，亟需突破传统经验主导、局地范围的模型，探索具有普适价值的水质参数定量反演新方法。可以融合机器学习、深度学习等人工智能技术，搭建鲁棒性佳、泛化力强的水质参数智能反演模型。还可以优化水质参数反演中先验知识的引入机制，全面挖掘高光谱数据与环境因子的协同优势，打造融合多源数据驱动的水质参数反演全新框架，从而提升反演的精准水平。无人机高光谱遥感技术与智能反演、多源数据协同等技术进行创新结合，有望引领水体富营养化监测模式的范式转变，为流域精准化管理增添新途径。
2.2 大气污染气体监测技术创新
传统大气污染监测主要依托地面站点，无法全面展现区域大气污染时空分布的整体特征，而利用无人机高光谱遥感技术实施大气污染气体监测，有望实现污染物浓度区域动态的逆向推导。大气污染气体在特定波段体现出典型吸收特征，可采用高光谱数据获取其光谱的响应反馈，并建立光谱指数与气体浓度的量化依存关系，从而实现对污染气体浓度的精准逆向推导。
大气污染气体光谱响应表现出较弱态势，容易受到大气效应、地表干扰等的影响。在数据处理阶段，需要攻克大气校正、地表贡献分离等棘手难题，开拓大气污染气体典型光谱特征精准萃取新途径。需开展对污染气体光谱响应机理的深入研究，依托辐射传输模型等的支撑，构建多角度、多传感器数据协同反演的全新策略，冲破单一高光谱数据反演的局限，取得大气污染气体浓度反演的新突破，而高光谱数据与模式模拟进行融合，可以实现区域大气污染立体探测。通过方法创新，在大气污染立体监测领域，无人机高光谱遥感技术将发挥更大作用。
2.3 矿区生态修复监测模式创新
将无人机高光谱遥感技术运用到矿区生态监测中，可从宏观至微观同步实现对矿区生态要素的精细勾勒与动态评判。土地利用及覆被变化是矿区生态环境演变的关键指示物。无人机高光谱数据可为矿区土地利用类型识别提供多样光谱信息，结合面向对象分析以及深度学习分类等技术手段，有望实现矿区土地利用类型的细致分类，同时采用时序分析方式，可以洞悉矿区土地利用的动态演进轨迹。
就受损矿区而言，植被恢复状况可作为生态修复成效评估的关键要素。依托高光谱数据，可构造新的矿区植被健康监测指标，汇总多个敏感波段的资料，多维度评判植被健康状况。在数据分析工作中，可采用时空数据挖掘、知识驱动建模等技术，将多时相高光谱数据、环境因子等多源数据深度融合，构建面向矿区生态修复全链条管理的无人机高光谱遥感监测新模式，为矿区可持续发展规划提供决策支撑。
3 无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中的应用展望
3.1 无人机高光谱遥感技术与大数据分析的深度融合
无人机高光谱遥感技术与大数据分析的深度融合流程如图 1 所示。 图 1 无人机高光谱遥感技术与大数据分析深度融合流程 流程层级：
数据采集层：无人机高光谱遥感数据
数据预处理：大气校正、几何校正、噪声去除、数据融合
云计算大数据平台：分布式存储、并行计算
智能算法模块：
深度学习：特征提取、语义分析、自动识别
迁移学习：跨区域适应、时相差异、模型泛化
主动学习：人机交互、智能标注、效率提升
应用监测模块：水质监测（富营养化评估、叶绿素 a 反演）、大气监测（污染气体识别、浓度反演）、生态修复（植被健康评估、土地利用分类）
决策支持系统：环境治理决策，生态修复规划
在高光谱大数据中快速且精确地提取核心信息，是促进无人机高光谱遥感技术在生态监测方面深度应用的核心。新一代信息技术如人工智能、云计算正迅猛发展，为高光谱大数据分析赋予了新动能。针对不同生态监测目标及应用需求，亟需探索针对性的高光谱大数据智能分析技术方案。采用主动学习方法，构建一种 “人 - 机 - 物” 交互性分析流程，以提高数据分析效率及精确性。需运用云计算并行运算、大规模数据存储等特点，搭建基于云的高光谱大数据分析平台架构，以支持对多源、多尺度、多时相的数据开展快速处理与融合分析。
3.2 无人机高光谱遥感平台的发展趋势
在无人机平台层面，应研发具有自主导航、智能避障、自适应航线调配等能力的智能无人机，以实现复杂环境中自主飞行及数据采集。在高光谱载荷方面，要着手研发智能化的成像模式与曝光控制手段，实现在不同光照条件下对各类地物的自适应精准优化，以提高数据的质量。在地面处理系统领域，应拓展人工智能技术的应用范围，实现由数据初步处理到信息提取的自动化，大幅提升数据处理效率。
此外，无人机高光谱遥感系统需加速向小型化、智能化方向发展。随着 5G、物联网等技术进步，分布式无人机高光谱遥感系统可能可以成为现实。通过搭建 “天 - 空 - 地” 一体化异质无人机高光谱探测架构，能实现区域生态环境立体、动态交互监测，推动生态监测模式革新升级。
3.3 无人机高光谱遥感专用传感器研发
在生态环境遥感领域，高光谱传感器的种类愈发多样，但在光谱分辨率、信号噪声比、成像宽度等维度，仍无法完全满足环境工程生态监测诉求。迫切需要立足生态环境过程机理，结合应用需求，实施面向环境工程的无人机高光谱专用传感器研发项目。
需大力开展不同生态监测对象光谱响应机理的研究，分辨出关键波段范围，选定传感器最优光谱组合。例如，对于水体叶绿素 a 浓度监测，可聚焦蓝光和近红外波段进行设计；就大气污染气体监测而言，要综合涵盖紫外、可见光等波段，推进传感器集成设计及小型化工艺，在保障信噪比、光谱分辨率的同时，提升空间分辨水平、降低体积重量，实现具备高精准度、高灵活性的机载高光谱成像。面向多样的生态监测应用场景，可开发契合需求的数据处理算法，从而在传感器终端实现信息实时提取，提高数据传输及处理成效。无人机高光谱遥感专用传感器系统架构如图 2 所示。
无人机平台层：多旋翼 / 固定翼无人机平台；高精度导航定位、稳定飞行控制、载荷承载能力、续航能力保障
传感器系统层（高光谱专用核心）：光学系统（高分辨率镜头）、光谱分光（棱镜 / 光栅组件）、探测器阵列（CCD/CMOS）、控制电路（信号处理）
光谱设计层
紫外波段 280~400nm：大气污染气体、臭氧监测
可见光波段 280~400nm：大气污染气体、臭氧监测
蓝光波段 450~495nm：叶绿素 a 浓度、水质监测
近红外波段 700~1000nm：植被生理、生物量估算
短波红外 1000~2500nm：土壤湿度、矿物识别
数据处理层：实时数据处理、光谱分析算法、图像校正处理、智能分析引擎
实时数据处理：边缘计算、信息提取算法、数据压缩传输
光谱分析算法：波段选择、特征提取、模式识别
图像校正处理：辐射定标、几何校正、大气校正
智能分析引擎：深度学习、目标识别、异常检测
应用场景层：水质监测（叶绿素浓度检测）、大气污染（有害气体检测）、植被健康（生理状态评估）、土壤分析（成分含量检测）、生态监测（生态系统评价） 技术指标：高光谱分辨率 S≤5nm；空间分辨率≤10 cm；信噪比≥200；光谱范围 280~2500 nm 小型化设计：重量≤2 kg；功耗≤50W；工作温度 - 20~+60℃；防护等级 IP65
4 结语
引入无人机高光谱遥感技术开展水体富营养化监测、大气污染立体监测、矿区生态修复监测等工作，将摆脱传统模式的束缚，实现生态环境问题宏观微观层面、天地协同监测，为生态环境治理及修复决策提供精密、实时的信息支持。
文献来源
吴春兰，吴斌斌，汪皞文。无人机高光谱遥感技术在环境工程生态监测中的创新实践 [J]. 移动信息，2026，48 (4).