高光谱低空遥感技术通过搭载无人机/轻型飞机平台，获取纳米级连续光谱数据（通常涵盖400~1700 nm），结合空间分辨率优势，实现对水体参数的精细化反演。其核心优势在于：

• 光谱诊断能力：捕捉水体中泥沙、叶绿素、污染物等物质的特征吸收/反射峰；

• 动态监测灵活性：低空平台适用于小范围水域、突发污染事件的快速响应；

• 多参数同步解析：单次飞行可同步获取水深、浊度、污染物类型等综合信息。

高光谱低空遥感相机：

SKY-W417机载高光谱系统（400-1700nm无间断光谱覆盖）

·无人机推扫成像，非悬停扫描，作业效率高。

·支持最高100fps帧率，采集效率更高。

·突破传统400-1000nm+900-1700nm分段模式，实现400-1700nm无间断光谱覆盖，消除光谱拼接误差，研究效率提升50%。

核心应用方向及案例

1. 水体泥沙含量反演

• 原理：泥沙增加导致水体反射率显著提升（尤其在1550~1850 nm、1350~1380 nm波段）。

• 模型构建（以黄土高原土壤为例）：

• 腐殖土/黑垆土在1704 nm波段反射率与泥沙含量呈线性强相关（R²>0.99）；

• 需在泥沙沉淀前采集数据（波长>700 nm反射率随沉淀时间快速衰减）。

• 低空优势：无人机可贴近湍急水流表面采样，规避沉淀干扰。

2. 水深遥感探测

• 敏感波段：368~831 nm（穿透性强），尤以433 nm最佳。

• 模型精度：指数回归模型预测水深误差均值仅0.209 cm（图3）。

• 适用场景：浅水河流、湖泊岸带测绘，辅助水下地形重建。

3. 污染物类型与强度识别

• 污染标志物光谱特征：

• 生活污水：400~1100 nm反射率整体抬升，曲线形态异于净水；

• 藻类富集：712 nm/806 nm处出现反射峰（叶绿素a及藻青蛋白响应）；

• 油类污染：在红外波段形成特异性吸收谷。

• 定量模型（以西安护城河为例）：

• BOD₅：基于737 nm/528 nm波段比值建立指数模型（R=0.826）；

• COD：基于728 nm/523 nm波段比值建模（R=0.939）。

4. 污染源动态追踪（陕西靖边芦河案例）

• 低空遥感流程：
  ① 高光谱成像 → ② 导数运算增强污染区对比 → ③ 结合GPS点位光谱实测验证。

• 成果：

• 重污染水体（灰黑色藻类+泡沫）反射率较净水高2~3倍；

• 成功定位排污口（9号点）及污染扩散路径（→8号/10号点）。

应用前景

高光谱低空遥感技术正逐步成为水环境精准监测的“天空之眼”。随着传感器小型化、算法智能化及空域管理规范化，其在流域综合治理、智慧水务等领域的应用潜力将进一步释放，为“水清岸绿”的生态目标提供关键技术支撑。中达瑞和作为国内高光谱成像系统的领航者，自2005年成立以来，已经深耕20余年，多款光谱成像相机受到科研院校的青睐和应用，帮助许多学者科研人员用于论文研究和案例研究。

参考文献：
[1] 高光谱遥感技术在水环境监测中的应用研究.万余庆 ，张凤丽，闫永忠
[2] 王健等. 无人机高光谱在太湖蓝藻监测中的应用. 环境科学学报, 2021.
[3] 李琳琳. 深度学习在高光谱水质反演中的突破. 遥感学报, 2023.