基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法.pdf

第 卷第期 年月太 原 师 范 学 院 学 报(自然科学版)J OUR NA LO FT A I YUANN O RMA LUN I V E R S I T Y(N a t u r a lS c i e n c eE d i t i o n)V o l N o J u n 收稿日期:基金项目:中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(I T A );厦门海洋职业技术学院高层次人才科研启动经费项目(KY G )作者简介:杨智玲(),女,广东清远人,博士,讲师,主要从事非线性系统控制、鲁棒控制、运动体姿态控制、无人机应用技术通信作者:程玮,讲师,E m a i l:c h e n g w e i x m o c e d u c n 基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法杨智玲,程玮(厦门海洋职业技术学院,福建 厦门 )摘要针对现有池塘水质监测方法存在监测过程繁琐、监测结果不理想等问题,提出基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法该方法以某水产养殖公司的半循环养殖池塘作为实验对象,在该池塘设置 个监测点后,利用六旋翼无人机搭载高光谱成像仪和地物高光谱仪方式采集目标区域遥感图像,同时以采样方式采集该 个监测点水质,并检测后得到水质的总氮、总磷等物质含量数值;以池塘遥感为基础,依据其量级对池塘遥感图像进行量化处理,得到池塘遥感图像的量辐射率,以该量辐射率为基础对池塘高光谱图像辐射实施校正处理;将校正后的池塘高光谱辐射值和水质检测结果作为输入,结合偏最小二乘法、径向基神经网络模型和支持向量机算法,建立水质监测反演模型,利用该模型输出渔业养殖池塘水质监测结果实验表明:该方法可有效监测渔业养殖池塘水质内总氮、总磷等分布情况,且监测结果较为准确,具备较好的应用效果 关键词无人机遥感技术;渔业养殖;水质监测;高光谱成像仪;辐射率转换 文章编号 ()中图分类号X 文献标识码A 引言近年来我国注重发展养殖产业,尤其是渔业养殖产业,其不仅是我国国民经济重要的组成部分,也为民众提供品类丰富的鱼类、虾类、蟹类等,其与人民生活息息相关我国幅员辽阔,淡水资源丰富,为渔业养殖带来了得天独厚的条件伴随着相关部门政策支持,渔业养殖业极为发达但在渔业养殖过程中,对池塘水质要求极高渔业养殖池塘均为“活水”,极易受到上游河水污染,同时当水质内某种微生物或物质超标后,影响水产养殖动物正常生长,严重可造成水产养殖动物大量死亡,因此对渔业养殖池塘水质进行监测非常有必要近年来,有不少专家学者研究渔业养殖池塘水质监测方法如:刘梅等提出内陆养殖池塘水质监测方法,该方法利用高光谱相机拍摄池塘图像,对该图像进行拼接处理后,将其输入到最小二乘支持向量机内,利用最小二乘支持向量机输出池塘水质监测结果该方法受最小二乘支持向量机训练参数影响,监测池塘水质监测结果不够准确刘传领等提出无线通信的水产养殖监测方法,该方法利用传感器采集池塘水质信息,然后使用L o R a无线通信方式将池塘水质信息传输到计算机内,通过J a v a线上平台实现池塘水质监测但该方法需在池塘中布置大量不同类型传感器,应用过程较为繁琐无人机遥感技术是通过无人机搭载遥感影像采集设备,执行遥感影像拍摄后,通过遥感影像获取目标相关信息的技术该技术被广泛应用指挥救援、地质调查、环境监测等领域本文在此将无人机遥感技术应用到池塘水质监测过程中,提出基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法,以提升渔业养殖池塘水质监测技术水平 研究区概况以某水产养殖公司的半循环养殖池塘作为实验对象,该半循环养殖池塘占地面积约为 m,其中蟹塘为 m左右,淡水鱼塘为 m左右,净化区面积为 m左右该半循环养殖池 图研究区水质监测点位置示意图塘存在多条交汇河流,且河流上游存在工业区和生活区,会存在生活废水排放问题和工业污染残留该半循环养殖池塘水质监测点位置如图所示在图内 个水质监测点位置,采集表层 m处水样,容量为 m L,分别使用碱性过硫酸钾分光光度法、钼酸铵分光光度法、纳氏试剂法、高锰酸盐指数法和重量法测试池塘水样内的总氮(T N)、总磷(T P)、铵态氮(NH N)、高锰酸盐指数(C O DM n)和总悬浮物(T S S)渔业养殖池塘水质监测方法 基于无人机的池塘水质监测图像采集使用无人机搭载高光谱成像仪和地物高光谱仪方式采集研究区内池塘遥感图像其中无人机为六旋翼无人机,该无人机参数如表所示无人机搭载的高光谱成像仪型号为N a n o H y p e S p e c,光谱范围为 n m之间,光谱通道数量为 个,空间通道数量为 个,负责拍摄研究区池塘高光谱图像,地物高光谱仪内置全息衍射光栅,负责向地面池塘发射高次滤波,其波长范围为 n m利用高光谱成像仪采样间隔为 n m表六旋翼无人机详细参数参数类目数值轴数轴距 mm重量 k g悬停时间 m i n悬停精度(水平)m(垂直)可承受风速上限 m/s利用无人机搭载高光谱成像仪和地物光谱仪拍摄到研究区池塘遥感图像后,将其回传到地面计算机内,备用 池塘遥感图像辐射校正在计算机内,将采集到的池塘遥感图像按照该图像的量级对其进行量化处理,得到物理意义上的量辐射率其详细过程如下:令DN表示池塘遥感图像的像元亮度值,高光谱辐射率由L表示,二者之间存在较强的线性关系 则第i个辐射波段池塘遥感图像的辐射率表达公式如下:QiDNiZiBi()式中:Qi表示第i个辐射波段池塘遥感图像的辐射率;Zi、Bi分别表示第i个辐射波段的增益数值和偏置系数由于无人机拍摄池塘遥感图像时,受太阳位置、拍摄角度以及大气透明度影响,导致池塘遥感图像存在失真情况利用公式()得到所有池塘高光谱图像辐射率后,依据该辐射率计算无人机拍摄池塘遥感图像时接收到的辐射值,该辐射值由Qs a t表示则地表反射率和无人机拍摄遥感图像时接收的辐射之间关系表达公式如下:(Qs a tQp a t h)Tv(Ec o s()Tz)Ed o w n)()表太阳辐射照度取值波段取值 式中:表示池塘表面反射率;Qs a t表示地物高光谱仪的辐射值;Qp a t h表示辐射路径;Tv表示池塘和无人机之间的大气透射率;E、分别表示太阳辐射照度和太阳天顶角;Tz表示太阳照射方向的大气透射率;Ed o w n表示地表下行散射照度其中太阳辐射照度取值如表所示在表内,由于波段为热反射波段,本文不考虑池塘区域热反射情况,因此无波段在忽略大气透射损失和地表下行散射情况下,则公式()可改写为:(Qs a tQp a t h)Ec o s()()当池塘遥感图像内黑目标的实际反射数值为时,则无人机拍摄池塘遥感图像时,接收到的辐射值计算公式如下:太 原 师 范 学 院 学 报(自然科学版)第 卷Qp a t hZ DNm i nBQm i n()式中:Z表示总偏置数值;B表示遥感图像总偏置系数;DNm i n表示池塘遥感图像的像元亮度最小值;Qm i n表示辐射率最小值 基于水质反演模型的池塘水质监测方法将上个小节得到的池塘遥感图像辐射校正后的辐射值和水质检测的铵态氮、总磷、悬浮物高锰酸盐指数以及总氮数作为输入,结合偏最小二乘法、径向基神经网络和支持向量机算法,使用J a v a编程语言编写水质反演模型,利用该模型实现池塘水质监测,其技术路线如图所示O1FBSTPO图基于水质反演模型的池塘水质监测方法技术路线基于水质反演模型的池塘水质监测方法技术路线分为三个层次,其中数据输入层是将池塘遥感突出辐射值的若干个辐射谱和时长水质检测数据分布输入到数据分析层内的光谱参数模型和水质检测数据拟合模型内利用光谱参数模型计算池塘遥感图像度辐射光谱的单波段、差值指数、比值指数和归一化指数,然后将上述指数与池塘水质检测数据内的铵态氮、总磷、总氮、悬浮物和高锰酸盐指数P e a r s o n相关性分析后,得到最佳光谱参数数值检测数据拟合模型接收到池塘水质检测数据后,利用偏最小二乘法、径向基神经网络模型和支持向量机对水质检测数据进行集合处理后,建立线性回归模型内的线性函数、指数函数和多项式函数,利用该三个函数删选最佳反演模型后,利用最佳反演模型输出池塘遥感光谱数据预测结果,然后绘制池塘水质监测结果空间分布图,完成池塘水质监测过程 实验分析使用本文方法采集研究区遥感图像,并采集水样并检测后,使用基于水质反演模型实现池塘水质监测在该过程中,检测的池塘内总磷、总氮、铵态氮、高锰酸盐指数和悬浮物水质参数,如表所示第期 杨智玲:基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法表池塘 个监测点水质参数监测点编码总氮/(m gL)总磷/(m gL)铵态氮/(m gL)高锰酸盐指数/悬浮物/(m gL)池塘内总磷数值作为实验对象,利用其验证本文方法构建的水质反演模型输出监测结果的精度,结果如图所示分析图可知,利用本文方法输出的池塘内总磷监测结果的监测值与实际值拟合曲线较为接近,说明其可较好地反演池塘内总磷实际分布状况以编码为的监测点为实验对象,使用本文方法采集该池塘遥感图像后,计算该个监测点遥感光谱反射率,结果如图所示(mgL)(mgL)图水质反演模型检验结果 NN图个监测点遥感光谱反射率曲线分析图可知,该池塘个监测点遥感光谱反射率随着波长的增加呈现先上升后下降趋势该池塘个监测点的光谱反射率在 n m呈现一个反射高峰,其原因在于池塘水质内存在大量的叶绿素和胡萝卜素,其吸收 n m波段的光谱较少,且水质内存在的悬浮物会将一部分光谱反射,因此在该波段内,池塘监测点的光谱反射率呈现峰状分布随着波长持续增加,在波长为 n m左右时,池塘监测点光谱反射率呈现稍大幅度下降趋势出现该现象原因为池塘水质内叶绿素和胡萝卜素可吸收该波段光谱,因此在 n m波段内,光谱反射率数值呈现降低趋势在波段为 n m时,该池塘光谱反射率数值又呈现上升趋势,其原因也是因为水质内叶绿素和胡萝卜素不吸收该波段光谱所致综上所述,在该池塘内,个监测点的光谱反射率曲线变化趋势相同,但受监测位置不同,在相同波长时,其光谱反射率数值存在一定差异,但相差数值不大使用本文方法监测该池塘 个监测点的总氮、总磷、悬浮物、高锰酸盐指数和铵态氮分布情况,结果如图所示分析图可知,该池塘内总氮主要分布在池塘的内部区域,越靠近岸边,总氮含量越低,且 个监测点水质内总氮数值相差不大该池塘内,总磷主要分布在、监测点附近,其他监测点区域总磷含量较少铵态氮主要分布在第监测点区域,其他区域铵态氮数值不高该池塘的悬浮物数值略高,且其分布太 原 师 范 学 院 学 报(自然科学版)第 卷BCDEF51(NH-)(NH-)(NH-)图池塘水质监测结果表 个月内池塘铵态氮和高锰酸盐指数变化月份铵态氮/(m gL)高锰酸盐指数/较为均匀,个监测点位置处的悬浮物数值均相差不大该池塘悬浮物较高的原因在于水质内含有水生动物所吃的食物该池塘内高锰酸盐指数较低,高数值仅分布在第和第监测点区域综上结果:本文方法可有效依据池塘水质检测结果,反演其内部总磷、总氮等物质分布情况,具备较强的应用效果进一步验证本文方法实际应用效果,以 个月为期,监测点为实验对象,以铵态氮和高锰酸盐指数为指标,测试在 个月内,本文方法监测该池塘铵态氮和高锰酸盐指数变化情况,结果如表所示分析表可知,在 个月内该池塘铵态氮和高锰酸盐指数在月份之前时,二者数值呈现平稳状态;但当时间在月和月时,该池塘水质内铵态氮和高锰酸盐指数迅速上升随着时间持续延长,该池塘水质内铵态氮和高锰酸盐指数又恢复到略平稳状态出现该情况原因在于,在月份时,昼夜温差较大,使池塘内藻类浮游生物大量死亡,池塘内的悬浮物增加,有机质含量也上升,同时该季节是鱼类、虾类、蟹类丰收时间,池塘内生物被打捞后,池塘水质内存在饲料残留,因此造成铵态氮和高锰酸盐指数上升 结论本文提出基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法,丰富了水质监测手段,为渔业养殖池塘水环境保护提供了新思路通过对本文方法进行多角度验证,本方法具备较强的实用性从验证结果来看,本文方法在监测池塘水质方面取得一定成果,但其依然存在很大进步空间,未来可从采集遥感图像方面和水质反演模型适用性方面进行改进在方法中增加遥感图像预处理方法,去除遥感图像内的噪声,充分考虑水质反演模型参数选择问题,使其水质反演结果更加精准第期 杨智玲:基于无人机遥感技术的渔业养殖池塘水质监测方法参考文献:林聪,蒋峰,李茂,等基于异构网的野外池塘水产养殖云端水质监控系统J渔业现代化,():尹宝全,曹闪闪,傅泽田,等水产养殖水质检测与控制技术研究进展分析J农业机械学报,():江先亮,尚子宁,金光基于无人船的水产养殖水质动态监测系统设计与实验J农业机械学报,():,王宁,程家骅,张寒野,等水产养殖水体遥感动态监测及其应用J中国水产科学,():于哲,李良,朱瑞,等生物絮团对水产动物生长、消化及养殖水体水质的影响J渔业现代化,():刘梅,马启良,原居林,等基于无人机高光谱遥感技术对内陆养殖池塘水质监测的研究J海洋与湖沼,():刘传领,陈明,池涛基于L o R a无线通信的水产养殖监测系统设计及应用J华南农业大学学报,():施珮,匡亮,唐玥,等基于改进S V D D算法的池塘水质数据流异常检测J农业工程学报,():张兵,李俊生,申茜,等地表水环境遥感监测关键技术与系统J中国环境监测,():李文,程李,王利民,等微量原位水质总碱度在线检测新方法研究J光谱学与光谱分析,():陈雷雷,杜舟,李俊,等河蟹养殖池塘多层水温实时监测系统设计与试验J渔业现代化,():J AYWAN TSA,A R I FK M Ac o m p r e h e n s i v e r e v i e wo fm i c r o f l u i d i cw a t e r q u a l i t ym o n i t o r i n gs e n s o r sJ S e n s o r s,():E A T ONA,B UR L I N GAMEG A l i g n i n gq u a l i t ya s s u r a n c er e q u i r e m e n t sa n dw a t e rq u a l i t ym o n i t o r i n gg o a l sJ J o u r n a lA m e r i c a nW a t e rW o r k sA s s o c i a t i o n,():HA Z UK OVV,J OHAN S E NJR,S G R OGV V a l i d a t i o no f ad i a t o m b a s e d i n d e xo fw a t e rq u a l i t yc o n f i r m s i t su t i l i t y i nm o n i t o r i n go f t h eL a k eE r i esn e a r s h o r ea r e aJ J o u r n a l o fG r e a tL a k e sR e s e a r c h,():D E VAN E M L,MO R I A R T YE,WE AV E RL,e t a l F e c a l i n d i c a t o r b a c t e r i a f r o me n v i r o n m e n t a l s o u r c e s;s t r a t e g i e s f o r i d e n t i f i c a t i o nt o i m p r o v ew a t e rq u a l i t ym o n i t o r i n gJ W a t e rR e s e a r c h,:W a t e rQ u a l i t yM o n i t o r i n gM e t h o do fA q u a c u l t u r eP o n dB a s e do nU A VR e m o t eS e n s i n gT e c h n o l o g yY A N GZ h i l i n g,C H E N G W e i(X i a m e nO c e a nV o c a t i o n a lC o l l e g e,F u j i a nX i a m e n ,C h i n a)A b s t r a c tA i m i n ga tt h ep r o b l e m so fc o m p l i c a t e dm o n i t o r i n gp r o c e s sa n du n s a t i s f a c t o r ym o n i t o r i n gr e s u l t so f e x i s t i n gp o n dw a t e rq u a l i t ym o n i t o r i n gm e t h o d s,aw a t e rq u a l i t ym o n i t o r i n gm e t h o df o r f i s h e r ya q u a c u l t u r ep o n d sb a s e do nUAVr e m o t es e n s i n gt e c h n o l o g yw a sp r o p o s e d T h i sm e t h o dt a k e sas e m i c i r c u l a r a q u a c u l t u r ep o n do f a na q u a c u l t u r ec o m p a n ya s t h ee x p e r i m e n t a lo b j e c t A f t e r m o n i t o r i n gp o i n t s a r e s e t i n t h ep o n d,t h e s i xr o t o rUAVi su s e d t oc a r r yah y p e r s p e c t r a l i m a g e ra n das u r f a c eh y p e r s p e c t r a l i n s t r u m e n t t oc o l l e c t r e m o t es e n s i n g i m a g e so f t h et a r g e t a r e a A t t h es a m et i m e,t h ew a t e rq u a l i t yo f t h e m o n i t o r i n gp o i n t s i sc o l l e c t e db ys a m p l i n g,a n dt h ec o n t e n tv a l u e so f t o t a l n i t r o g e n,t o t a l p h o s p h o r u s a n do t h e r s u b s t a n c e s i n t h ew a t e ra r eo b t a i n e da f t e rd e t e c t i o n;O nt h eb a s i so fp o n dr e m o t es e n s i n g,t h ep o n dr e m o t es e n s i n g i m a g ei sq u a n t i z e da c c o r d i n gt o i t sm a g n i t u d e,a n dt h eq u a n t i t yr a d i a n c eo f t h ep o n dr e m o t es e n s i n g i m a g e i so b t a i n e d B a s e do nt h i sq u a n t i t yr a d i a n c e,t h ep o n dh y p e r s p e c t r a l i m a g er a d i a t i o n i sc o r r e c t e d;W i t ht h ec o r r e c t e dh y p e r s p e c t r a l r a d i a t i o nv a l u eo f t h ep o n da n dt h ew a t e rq u a l i t yd e t e c t i o nr e s u l t sa s t h e i n p u t,aw a t e rq u a l i t ym o n i t o r i n gi n v e r s i o nm o d e l i se s t a b l i s h e db yc o m b i n i n gt h ep a r t i a l l e a s t s q u a r e sm e t h o d,r a d i a lb a s i s f u n c t i o nn e u r a ln e t w o r km o d u l ea n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n e a l g o r i t h m,a n d t h ew a t e r q u a l i t ym o n i t o r i n g r e s u l t so f t h e a q u a c u l t u r ep o n da r eo u t p u t u s i n gt h i sm o d e l T h ee x p e r i m e n t s h o w s t h a t t h i sm e t h o dc a ne f f e c t i v e l ym o n i t o r t h ed i s t r i b u t i o no f t o t a ln i t r o g e na n dt o t a lp h o s p h o r u s i nt h ew a t e rq u a l i t yo fa q u a c u l t u r ep o n d s,a n dt h em o n i t o r i n gr e s u l t sa r em o r ea c c u r a t e,w i t hg o o da p p l i c a t i o ne f f e c t K e yw o r d su a v r e m o t e s e n s i n g t e c h n o l o g y;f i s h e r yc u l t u r e;w a t e r q u a l i t ym o n i t o r i n g;h y p e r s p e c t r a l i m a g e r;e m i s s i v i t yc o n v e r s i o n太 原 师 范 学 院 学 报(自然科学版)第 卷