复杂及单一水面的无人机多光谱反射率对时空变化的响应

王迎飞，肖敏，周爽爽，黄应平，靳专，熊彪，4

（1.三峡大学计算机与信息学院，宜昌 443002；2.三峡大学水利与环境学院，宜昌 443002；3.湖北省农田环境监测工程技术研究中心（三峡大学），宜昌 443002；4.三峡库区生态环境教育部工程研究中心（三峡大学），宜昌 443002）

0 引言

无人机具有灵活性强、航拍影像空间分辨率高、尺寸小、成本低、图像传输实时性好、在特定区域可用性好等优点，可在生态环境监测、农业生产、自然灾害监测数据实时采集等方面发挥重要作用。无人机已成为获取高分辨率航空数据的重要工具，为地面观测和卫星遥感提供了有力的补充。此外，在飞行半径几公里的范围内，无人机可以飞到难以到达的地方，提供目标实时、高分辨率的图像。与传统的测量方法相比，无人机结合实测数据的反演方法在水质监测中具有更大的优势。遥感尺度包括空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率［1］。确定无人机最优尺度，是无人机遥感监测有效提取影像的波段光谱特征信息的重要基础［2］。

目前有关遥感尺度的研究主要集中在遥感影像的空间尺度中，例如：对结合了光谱信息及纹理信息的遥感影像的尺度效应分析方法的研究［3］，不同空间分辨率对马铃薯生物量估算的影响［4］，降低尺度效应对叶面积指数反演的影响研究［5］，利用多尺度图像的纹理特征确定土壤类型［6］，研究无人机对河流生态环境评估的最佳飞行高度［7］，无人机飞行高度对油棕生物量提取的影响［8］，等。虽然遥感影像空间分辨率是影响光谱信息的重要因素［9］，但遥感影像的光谱信息同时还受到太阳辐射强度的影响，而遥感影像成像质量受太阳高度角的影响，它对时间尺度的变化较为敏感［10］。

太阳高度角变化的影响在卫星图像中已进行了广泛的讨论，例如：从粒度分布、太阳天顶角和散射角分析Himawari-8 卫星的气溶胶模型［11］，研究了模拟情况下的太阳高度角对卫星遥感影像的影响［12］，季节性和太阳高度角对热带草原植物表面反射率和植被指数的影响［13］。虽然在无人机遥感图像中有部分与飞行时间相关的研究［14-15］，但是缺乏对时间和飞行高度两者同时对无人机遥感图像影响的研究。因此十分有必要对无人机遥感的最佳飞行时间和飞行高度同时进行分析，确定适当的飞行计划［16-17］。

本文结合空间尺度和时间尺度分析复杂及单一水面对无人机多光谱遥感数据光谱信息的影响，实验将在多种时间条件和空间尺度下对无人机水面多光谱影像定量分析，通过对比选择出较为合适的飞行时间和飞行高度。为多光谱遥感定量遥感的时间选择和空间分辨率选择提供理论依据。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域概述

本文以三峡大学校内的求索溪作为研究区域（图1）。求索溪是典型的校园河道［18］，全长2.1 km，宽约8 m，水深约0.8 m，途径校园内多处重要的建筑。受不同来源的污染物影响，水质情况较差，富营养化严重，偶有水体藻华。本文截取求索溪中三段水域：J楼（S1），图书馆（S2）和体育馆（S3）。这一部分河道从上游（S1）至下游（S3）水面呈阶梯下降，也就形成了不同水质复杂度的水域。

图1 研究区域位置

1.2 研究数据

1.2.1 数据来源

无人机采用的是大疆公司生产的精灵4 RTK，搭载了包括1 个可见光传感器和5 个多光谱单色传感器。多光谱传感器可捕获蓝色波段、绿色波段、红色波段、红边波段、近红外波段5 个波段信息，多光谱镜头部分参数见表1所示。无人机影像采集采用定点手动飞行的方式，在上述3个水域范围内，在晴朗、无云的天气情况下，分别在12:00 和15:00，高度为100 m、125 m、150 m、175 m、200 m、225 m 和250 m 获取无人机影像。将传感器设置为连续拍摄模式，数据保存到SD卡上，根据光强设置固定的曝光时间。

表1 多光谱镜头部分参数

采集无人机影像时，在10:00～11:00 之间收集求索溪三处水域的水样，用取水器采集后盛放在样瓶中带回实验室，并在24 h内测定总氮（TN）和总磷（TP），TN和TP参照《水和废水监测分析方法》测定［19］。

1.2.2 遥感数据辐射校正

由于无人机影像飞行高度较低受大气影像微弱，因而可以忽略［20］。本文参照大疆提供的多光谱影像处理方法，采用图像信号值（digital num⁃ber，DN）和多光谱光强传感器信号值（light sen⁃sor，LS）转换为地表反射率的方法进行辐射校正，计算过程为：

其中，Xref为X波段的地表反射率，XDN为多光谱影像X波段的DN值，XLS为光强传感器信号值，ρx是使得X波段的DN值和LS值互相转化的参数。

由于不同波段的相机和不同波段的多光谱光强传感器即使在相同光源条件下会得到不同的信号值，为了消除这种差异，需要对每个波段的相机和传感器做感度校准。以NIR 波段为标准，对其他波段的相机参照NIR波段的相机做感度校准，计算过程为：

其中，pDNx和pLSx分别为X波段参照于NIR 波段相机的感度校准参数和多光谱光强传感器感度校准参数，上述参数都可以从影像头文件中获取。

2 结果与分析

2.1 光谱特征分析

如图2 所示为无人机多光谱影像一个断面光谱变化曲线图，左边为无人机拍摄的5 个通道的无人机遥感影像，右边虚线框标记曲线为对应左边虚线框标记部分水体的光谱变化曲线图。从多光谱图像可以看出，水体部分的光谱反射率与其他地物类型的反射率有明显差异，即水体光谱反射率较低且光谱变化幅度小，符合地物光谱特征曲线的一般规律；相同截面的光谱反射率由大到小依次是B、G、R、RE 和NIR，即随着波长增加光谱反射率逐渐降低。

图2 多光谱无人机遥感影像的水体光谱变化曲线

2.2 时间对水面光谱反射率的影响

为了探究时间对水面光谱反射率的影响，本文分别在12:00 和15:00 进行无人机多光谱图像采集，分析时间对多光谱影像不同通道光谱反射率的影响，实验结果如表2所示。

从表2 可以看出，当无人机图像采集时间为15:00时各个通道的光谱反射率均小于12:00时对应通道的光谱反射率，这可能是由于中午12:00，太阳直射，此时太阳光的辐射亮度较大，因而多光谱相机捕获到的光辐射量较大［21］。从表3 中可以看出，12:00时各个通道的光谱反射率的标准差均大于同一地点15:00时对应通道的光谱反射率，表明在12:00时水体光谱反射率随高度的变化幅度要大于15:00 时水体光谱反射率的变化，即12:00 时采集的多光谱影像包含的波谱信息更丰富。

表2 不同通道光谱反射率随高度、时间的变化

表3 各通道光谱反射率在不同时间下的标准差

2.3 不同空间分辨率对水面光谱反射率的影响

目前，无人机遥感定量研究的飞行高度为5～500 m［22-24］，对应的空间分辨率为1～25 cm。影像的最优空间分辨率，是能清晰表示影像中最小地物类别的最大尺度［25］。在本文中，空间分辨率指的是地面采样距离，已有研究证明改变飞行高度是改变地面采样距离的有效方法［26］，可通过表1 中无人机参数计算获得，无人机飞行高度与空间分辨率的关系见表4。

表4 无人机飞行高度与空间分辨率的对应关系

图3—图7 显示了三个水域12:00 时各个通道光谱反射率随飞行高度的变化，可以看出，B、G、R 通道的光谱反射率与RE、NIR 通道的光谱反射率变化情况不同。B、G、R 通道光谱反射率随着飞行高度的升高呈现出减小趋势，并且当飞行高度大于200 m 时，光谱反射率的变化趋于平稳；RE和NIR 通道光谱反射率随着高度的升高呈现出增加趋势。从表3 中可以看出，近红和红外波段在标准差变化较大，可能是由于水中的藻类在中午生长旺盛，红-红外波段对植被叶绿素的敏感性较高［27］。

图3 B通道光谱反射率随飞行高度的变化

图4 G通道光谱反射率度随飞行高度的变化

图5 R通道光谱反射率随飞行高度的变化

图6 RE通道光谱反射率随飞行高度的变化

图7 NIR通道光谱反射率随飞行高度的变化

2.4 不同水体复杂程度对光谱特征分析

为了探究水体复杂程度对光谱特征的影响，分别测定试验区域内三处水体的总氮和总磷并分析三处水体的复杂程度，从表5 中可以看出，求索溪上的三处研究水域，从上游（S1）到下游（S3）的TP、TN 浓度依次降低，这与前人的研究结论相符［28］，因此可以得出结论，研究水域的水体复杂度由大到小依次是S1、S2和S3。

表5 研究水域的TP、TN浓度

对比了三处研究水域在相同高度下的多个通道反射率的标准差，结果如图8 所示。从实验结果可以看出，水体情况越复杂，光谱反射率的变化也就越大，这与实际情况相符。此外，随着飞行高度的升高，整体上多个通道光谱反射率的标准差降低，即多个通道的光谱反射率之间的差异随着飞行高度的升高而趋于平稳，尤其是当高度大于200 m时这种变化更加明显。

图8 不同高度下5个通道的光谱反射率的标准差

3 结语

本文研究了在不同时间条件和不同空间分辨率条件下对无人机多光谱反射率的影响。在本实验条件下，得出以下结论：无人机航拍宜在12:00时进行，此时太阳光辐射亮度最大，得到的影像光谱辐射信息更丰富，但需要注意水面镜面反射对光谱辐射率的影响；B、G和R通道光谱反射率随着飞行高度的升高而降低，在飞行高度大于200 m 时趋于稳定，RE 和NIR 通道的光谱反射率受到植被叶绿素影响较大，因此较难确定最优飞行高度；研究水域越复杂，光谱影像包含的信息越多，光谱反射率的变化越剧烈。本文结论可为水质反演模型构建提供理论支持。