水是维系生命与健康的基本需求, 人类的生产、 生活都离不开水。 水体中氮磷的超标导致水中营养元素过剩从而水体富营养化, 进而水质恶化甚至造成大范围的影响。 高光谱遥感在内陆水质监测领域的应用越来越广泛, 研究以此为基础, 为减少室外水体特异性因素影响, 通过实验室模拟外界条件搭建实验室实验系统, 并根据国家排放标准分别配制浓度范围在0～2.5 mg·L-1 的40个不同浓度梯度的磷酸钠标准溶液和浓度范围在0～20 mg·L-1 的40个不同浓度梯度氯化铵标准溶液。 获取所有标准溶液的高光谱图像, 对水质参数总磷、 总氮的光谱响应进行了分析, 找出其对应的敏感波段分别在420、 720 nm附近和410 nm附近。 利用主成分分析(PCA)建立高光谱水质反演数据集, 对高光谱图像作辐射定标、 Savitzky-Golay滤波(SG滤波)预处理并利用BP人工神经网络分别构建实验室高光谱总磷、 总氮反演模型, 构建的实验室高光谱总磷反演模型的决定系数为0.980 2, 实验室高光谱总氮反演模型的决定系数为0.860 2。 以江苏宜兴市内某河道为研究对象, 将该模型应用到室外无人机搭载高光谱成像系统获取到的室外高光谱图像数据, 分散选取五个点分别计算结果, 得到总磷、 总氮浓度均值的反演精度分别为95.00%和93.52%。 利用传统方法直接在待测河道观测点取水构建的室外高光谱水质反演模型反演相同五个点得到的总磷、 总氮浓度均值的反演精度分别为86.87%和86.48%。 两组反演结果对比, 发现本研究构建的实验室高光谱水质反演模型得到的光谱反演结果中90%的反演精度略高于室外水质反演模型的反演精度, 证实该研究可对待测河道内总磷、 总氮的含量进行有效预测, 也可为水体总磷、 总氮高光谱遥感反演提供一定技术支持。

水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础, 水体固有光学量由水体组成决定, 与水体表面光场无关。 基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果, 但是缺乏物理意义; 基于生物光学模型的分析算法, 针对城市河网内陆Ⅱ类水体光学特性复杂、 空间分布异质性强、 水体细小、 流动性大等特点, 利用高光谱数据, 研究基于固有光学量的城市河网水质参数反演模型, 对内陆城市浑浊水体光谱特性研究具有重大意义。 提出了适用于内陆城市河网水体的改进QAA算法, 以获取水体固有光学量, 改进包括后向散射估计模型调整和参考波段优化两个方面; 计算参考波段总吸收系数、 颗粒物后向散射系数等固有光学量, 得到浮游植物吸收系数和剔除纯水吸收系数; 对浮游植物吸收系数最优波段比值与叶绿素a浓度进行线性回归分析, 构建叶绿素a水质浓度反演模型, 对剔除纯水吸收系数最优波段比值与悬浮物浓度线性回归分析, 构建悬浮物水质浓度反演模型。 针对内陆河网Ⅱ类水体, 以典型的河网城市嘉兴市为研究区域, 获取了研究区域航空高光谱数据, 以及水质采样化验数据和水面以上光谱数据等地面准同步测量数据; 利用QAA算法和IIMIW算法对实测水面以上光谱进行固有光学量反演, 对比分析两个算法并结合城市河网水体特点, 提出改进QAA算法; 利用改进的QAA算法实现了研究区域水体的固有光学量反演, 基于反演的水体固有光学量建立了叶绿素a浓度和悬浮物浓度两项水色参数定量反演模型, 反演模型决定系数R2分别为0.64和0.71; 并用航空高光谱数据同步区域的4个地面样点实测数据, 对反演结果进行验证分析。 通过水质参数浓度反演值与实测值的对比, 叶绿素a和悬浮物水质浓度反演的平均相对误差分别为9.2%和9.4%, 反演得到的叶绿素a和悬浮物浓度分布图, 也与城市河网的特点和实际情况相符, 为城市河网水质监测提供方法和模型参考。

为进一步提高多光谱图像水质反演的精度，提出了一种基于GA 优选参数的SVR 水质参数遥感反演模型。该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5 数据和水质实地监测数据，采用CV 估计模型推广误差并使用GA 优选SVR 模型参数，实现了模型参数的自动全局优选，在训练好的SVR 模型基础之上对水质进行反演。以渭河陕西段为例进行实证研究，实验结果表明，本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模有更高的反演精度，为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法。