Оценка концентрации хлорофилла и водорослей в озерах

Мониторинг концентрации цветения водорослей и хлорофилла a (Chl - a) в озерахУправление эвтрофикацией, сохранение источников питьевой воды и оценка состояния здоровья экосистемКрайне важно.При размножении в больших количествах цианобактерии производят вредные токсины, которые представляют угрозу для снабжения питьевой водой и водных организмов.Следовательно, в качествеХлорофилл по альтернативным показателям биомассы водорослейaТочный и непрерывный пространственный мониторинг имеет ключевое значение для рационального использования окружающей среды и моделирования качества воды.Традиционные полевые методы отбора проб обеспечивают точные точечные измерения, но пространственный охват является ограниченным и трудоемким.Для сравнения,Технология дистанционного зондирования позволяет проводить широкомасштабные, повторяющиеся и масштабируемые оценкиА.В различных технологиях дистанционного зондирования,Гиперспектральная визуализация обеспечивает наиболее полную спектральную информацию, позволяющую надежно различать пигменты водорослей и оценивать концентрацию хлорофилла даже во внутренних водах со сложными оптическими свойствами.

Гиперспектральная визуализация (HSI) позволяет определять параметры качества водыТранспространство и времяДетальное спектральное представление.

Бен.текстСосредоточиться наназемная гиперспектральная система визуализации，Эта система обеспечивает высокоразрешающий, гибкий и экономичный мониторинг озер и водохранилищ.Через посредствоСтационарные или подвижные платформы вблизи воды(например, пристань, наблюдательная башня или судно) Работает на земле гиперспектральной визуализации tianУстранение пробелов между измерениями на месте и аэрокосмическими / спутниковыми наблюдениямиА.

Принцип гиперспектрального дистанционного зондирования

Высокоскоростные датчики могут получить400 - 1000 нмВ диапазоне от видимого до ближнего инфракрасного диапазона,Сотни непрерывных узких спектральных диапазонов (обычно полоса пропускания 2 - 10 нанометров)的Данные об альбедоЭта тонкая спектральная разрешающая способностьТочное определение характеристик тонкого поглощения и рассеяния, связанных с пигментами, суспензиями и растворимыми органическими веществамиА.

Спектр отражения воды в озерных водоемах представляет собой комбинированный сигнал, на который влияют различные факторы, в том числе:

л абсорбция хлорофилла а и вспомогательных пигментов (например, водорослевых синих белков, каротиноидов)

л Обратное рассеяние взвешенных отложений и фитопланктона

л Поглощение цветных растворенных органических веществ (CDOM)

л Хлорофилл излучает флуоресценцию около 681 нм

Наземные системы могут бытьВысокое отношение сигнала к шуму (SNR)Анализ этих тонких характеристик делает их идеальным выбором для калибровки и проверки исследований.

Преимущества наземной гиперспектральной визуализации

л геометрия управляемых наблюдений

Наземные системы (установленные на причалах, судах или треногах)Угол наблюдения и угол освещенияТочный контроль,максимальныйПределыУменьшение зеркального отражения и соседских эффектовА.

л Высокое пространственно - временное разрешение

Можно пойматьРазмер от сантиметра до метраИзменение локального цветения водорослей или градиента.

Повторный сбор (от минуты до часа)Возможность анализа временных рядов эволюции цветения водорослей.

л Прямое совмещение с измерением на месте

Легко связывается с забором проб воды (хлорофилл А, водорослевый синий белок, общее взвешенное твердое вещество (TSM), цветное растворимое органическое вещество (CDOM).

Алгоритмы для проверки спутниковых или беспилотных приложений.

л Эффективность с точки зрения затрат и доступность

Избегать проблем, связанных с затратами на воздушные суда, материально - техническим обеспечением полетов и разрешением воздушного пространства.

Подходит для станций непрерывного или полувечного мониторинга.

л Гибкость спектральной конфигурации

Портативный спектрометр или гиперспектральная камераВ зависимости от целевого пигмента можно настроить диапазон видимого или видимого - ближнего инфракрасного диапазона (VNIR).

конфигурация наземной гиперспектральной системы визуализации

² Типичный компонент

л Высокоскоростная камера (с толкающим сканированием)

л Стабильная монтажная платформа (штатив, облачная платформа или кардан)

л Калибровочная арматура (панель Spectralon, эталонная лампа для калибровки излучения)

л Компьютер для сбора данных с GPS / Time

л Дополнительный датчик излучения с нисходящей степенью облучения (для расчета альбедо)

² Параметры установки

л Стационарные станции: установлены на пирсах, наблюдательных вышках или мостах для повторных измерений

л Мобильная платформа: на борту судна или плавучего плота для сканирования профиля озера

л Настройка сканирования: горизонтальное сканирование части озера для получения гиперспектральных мозаичных карт

Ключевые спектральные характеристики для обнаружения водорослей и хлорофилла

Преимущества гиперспектральной визуализации во внутренних водах

л Улучшение пигментации

Гиперспектральные данные могут быть проанализированыУзкие характеристики поглощения(Например, пик поглощения водорослевого синего белка 620 нм)，Таким образом, проводится различие между цианобактериями и зелеными водорослями.

л Повышение точности хлорофилла

Узкий диапазонИндексМожно уловить небольшое смещение красных сторон.Оценки хлорофилла могут быть реализованы как в бедных, так и в богатых питательными веществами водоемах.

л Гибкость алгоритмического проектирования

Пользователи могут настраивать комбинации диапазонов или применять полуаналитические модели,Не ограничен фиксированным многоспектральным диапазономА.

л Транссенсорная мобильность и обучение машинному обучению

Наборы гиперспектральных данных поддерживают разработку моделей машинного обучения (например, случайный лес (RF), ji - end градиентный подъем (XGB), сверточные нейронные сети (CNN)), эти моделиОбитает в разных озерах и сезонах.А.

л Перспективность

Новые спутниковые миссии (PRISMA, DESIS, EnMAP, CHIME) и авиационные датчики обеспечиваютНепрерывность данных и глобальный охватА.

Примеры осуществления на местах

Фактическое развертывание может включать следующее:

л Камера ClydeHSI VNIR - S (диапазон 400 - 1000 нм, спектральное разрешение 5 нм)надетьНа пристани с видом на озеро.

л Периодическое изображение каждые 30 минут в дневное время

л Синхронный сбор проб воды для определения хлорофилла a (Chl - a), цианобактина (PC) и общего взвешенного твердого тела (TSM)

л Калибровка с использованием пластины Spectralon с коэффициентом отражения 99%

л Данные обрабатываются для картирования распределения хлорофилла a в прибрежной зоне с разрешением около 10 сантиметров.

Такие системы могут обнаруживать раннее появление цветения водорослей, отслеживать ежедневные изменения пигмента и предоставлять реальные наземные данные для проверки спутниковых алгоритмов.

Процесс использования гиперспектральных данных

л Сбор данных

Получение гиперспектральных изображений (например, PRISMA, DESIS, EnMAP или аэрофотоснимков)

Обеспечить синхронизацию времени сбора с временем полевого отбора проб для калибровки

л Предварительная обработка

Радиационная калибровка и атмосферная коррекция для выведения коэффициента отражения от воды (w или Rrs)

Выполнение коррекции воздействия света и близости (критически важно для небольших озер)

л Спектральный анализ

Спектр для извлечения пикселей воды с помощью маски или shapefile для интересующей области (ROI)

Расчет спектральных индексов (например, отношение NDCI, MCI, цианобактина (PC))

Дополнительные шаги: анализ производной или удаление континуума для улучшения спектральных характеристик

л Алгоритмы применения

Применение оптимизированных эмпирических моделей или регрессионных моделей машинного обучения на основе обучения локальным полевым данным

Распределение концентраций хлорофилла и / или цианобактина

л Проверка и калибровка

Сопоставление концентрации инверсии спутника с исходными данными по хлорофиллуa

Оценка точности с использованием средней квадратичной ошибки (RMSE), отклонения и коэффициента решения (R²)

л вывод

Географическая справочная карта концентрации хлорофилла а и цианобактина (PC)Выявление областей цветения водорослей и их временных изменений для поддержки управленческих мер реагирования

Пример: применение гиперспектральных данных для оценки хлорофилла в озерах

1. Извлечение спектра отражения из гиперспектральных изображений района озера

Расчет нормализованного индекса хлорофилла (NDCI) или трехдиапазонного индекса красного края для каждого пикселя

3. Преобразование показателей в концентрации хлорофилла а с использованием коэффициентов регрессии, полученных на основе полевых данных

4. Визуальное пространственное распределение для выявления областей интенсивности цветения водорослей

Этот процесс обеспечивает мониторинг динамики цветения водорослей в режиме почти реального времени и помогает интегрироваться с гидродинамическими моделями или моделями качества воды.

Альтернативный вариант: гиперспектральная система визуализации на основе дрона

При необходимостиПокрытие более крупных озер.Гиперспектральная система БПЛА (UAV) может обеспечитьГибкие промежуточные решения

Современные камеры с легким приводом или снимками на борту дронов (например, Headwall Nano - Hyperspec,

Cubert UHD позволяет:

л получитьРазрешение сантиметрового уровняСпектральные данные

л вЧерез несколько минут.Покрытие всей поверхности озера.

л Поддержка наземных системТот же процесс калибровки и обработки

Тем не менее, операции БПЛА требуют разрешения воздушного пространства, обеспечения стабильности освещения и точной калибровки излучения для обеспечения результатовКоличественность.

Гиперспектральная визуализация на основе фундамента обеспечивает мощный, гибкий и экономичный метод мониторинга качества воды в озерах. Гиперспектральная визуализация позволяет отслеживать динамику цветения водорослей и хлорофилла в озерах.Количественная, спектральная информация богата и масштабируема.Решения. Данные в узком диапазонеСпособность улавливать ключевые характеристики поглощения и рассеяния пигментов, отсутствующие в многоспектральной системеЭто обеспечивает точное обнаружение биомассы водорослей и активности цианобактерий.

Основные преимущества включают:

л Высокое разрешение во времени и локальная точность

л Можно напрямую проверить биооптические модели и модели машинного обучения

л Для долгосрочного или автоматизированного развертывания

л Обладает потенциалом для интеграции с беспилотными летательными аппаратами (UAV) и спутниковыми системами

Сосредоточив внимание на наземных гиперспектральных наблюдениях, исследователи и менеджеры могут создатьНепрерывный, количественный мониторинг пигментовИзмерительная рамкаПоддержка систем раннего предупреждения о вредоносных цветениях водорослей и обеспечение надежной основы для калибровки для более широкой сети дистанционного зондирования.