Исследование качества воды с применением гиперспектрального анализа: опыт Color Spectrum

Введение

В статье представлен пример использования гиперспектрального дистанционного зондирования для детального анализа поверхностных вод в определенном регионе. В контексте широкого применения гиперспектральных технологий в мониторинге окружающей среды, оценке ресурсов и экосистемном анализе, данное исследование направлено на заполнение пробелов в существующих знаниях и предоставление научной базы для устойчивого развития региона.

Сбор и предварительная обработка данных

Данные были получены с помощью гиперспектральной платформы FS-60 от Caipu Technology. Платформа регистрирует спектральные данные в диапазоне 400-1000 нм, охватывающем видимый и ближний инфракрасный свет. Сбор данных проводился в мае 2024 года с учетом сезонных и погодных условий, которые могут влиять на спектральные характеристики. Предварительная обработка данных включала радиационную и геометрическую коррекцию, а также атмосферную коррекцию и фильтрацию шумов для обеспечения их высокого качества. Для упрощения последующего анализа также были выполнены выбор спектральных диапазонов и уменьшение размерности данных.

Методология анализа

В рамках исследования была применена специализированная модель FigSpec Studio от Color Spectrum для анализа гиперспектральных данных и оценки качества воды. Модель позволила оценить содержание следующих параметров: перманганатная окисляемость (ХПКмг), аммиачный азот (NH3-H), растворенный кислород (РК), общий азот (ОА), общий фосфор (ОФ) и хлорофилл А. Для обеспечения точности и надежности результатов применялись методы контролируемой и неконтролируемой кластеризации, а также расчет соответствующих индексов. Спектральные характеристики различных объектов и образцов анализировались с использованием методов извлечения признаков для определения их физико-химических свойств.

Результаты анализа данных

Изображение исходной области съемки

Контролируемое кластерное выделение водных объектов

• Анализ перманганатной окисляемости: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Содержание этого показателя в исследуемом водном районе незначительно.

• Анализ аммиачного азота: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Повышенное содержание наблюдается на границе водоема и в прилегающей реке.

• Анализ растворенного кислорода: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Высокие значения наблюдаются на границе водоема и во внешнем речном канале, а также в красной области в правой части изображения.

• Анализ общего азота: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Повышенное содержание наблюдается на границе водоема и во внешнем речном канале, а правая часть изображения характеризуется низким содержанием, отображаемым зеленым цветом.

• Анализ общего фосфора: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Повышенное содержание наблюдается на границе водоема и в прилегающей реке.

• Анализ хлорофилла А: (чем выше интенсивность цвета, тем выше относительная концентрация) Повышенное содержание наблюдается на границе водоема и в прилегающей реке.

Результаты и обсуждение

Преимущества гиперспектральной технологии в мониторинге качества воды

• Гиперспектральные камеры обладают высоким разрешением, многодиапазонностью и бесконтактностью, что позволяет быстро получать данные о качестве воды на больших территориях.
• Они позволяют одновременно контролировать несколько параметров качества воды, повышая эффективность и точность мониторинга.
• Обеспечивают мониторинг в режиме реального времени и динамическое отслеживание, предоставляя своевременную информационную поддержку для управления качеством воды.

Существующие проблемы и вызовы

• Обработка и анализ гиперспектральных данных требуют профессионального программного обеспечения и технологий, предъявляя высокие требования к операторам.
• Факторы окружающей среды в водных объектах (такие как освещение, глубина воды, температура воды и т. д.) влияют на спектральные данные, поэтому требуются эффективная коррекция и компенсация.
• Гиперспектральная технология все еще имеет определенные ограничения в обнаружении некоторых параметров качества воды (например, содержание тяжелых металлов и т. д.).

Направления дальнейшего развития

• Дальнейшее повышение точности и стабильности обнаружения гиперспектральной технологии, разработка более интеллектуального программного обеспечения для обработки и анализа данных.
• Сочетание с другими технологиями мониторинга (такими как сенсорные технологии, спутниковое дистанционное зондирование и т. д.) для достижения слияния данных из нескольких источников и повышения всесторонности и точности мониторинга качества воды.
• Усиление применения гиперспектральной технологии в аварийном мониторинге для обеспечения надежных гарантий защиты окружающей среды и экологической безопасности.