[发明专利]通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法

权利要求书

1.通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在大面积潮沟的河口湿地上作为待测研究区，水文调查，选取合适的小面积潮沟区域作为单元研究区；

S2、单元研究区水体样品采集；在所述的单元研究区布设多组采样点，在所述采样点上，通过采水器采集所述采样点水面以下0-0.5米的水样；

S3、单元研究区水面遥感反射率计算；利用地物光谱仪参照水面以上光谱测量法在所述采样点处采集光谱数据并通过函数公式进行计算得到所述单元研究区的水面遥感反射率；

S4、单元研究区水环境要素分析；取所述步骤S2中的所述水样进行水环境要素的实验分析统计；

S5、无人机工作准备；在待飞行无人机搭载高光谱传感器；根据单元研究区面积规划航线位置及高度，根据航高和高光谱传感器的参数计算地面采样距离；在单元研究区平坦开阔处布设暗目标和亮目标；根据航带位置，在每个航带四周布设5～6个像控点，并保证重叠区具有2～3个像控点；并进行所述高光谱传感器的暗电流采集工作；

S6、单元研究区高光谱数据采集；操控无人机搭载高光谱传感器按照所述航线飞行采集影像，同时在单元研究区的地面用ASD Field Spec光谱仪对定标布进行同步光谱测量；对高光谱传感器和ASD Fi eldSpec光谱仪采集的数据进行处理，获取所述单元研究区高光谱数据；

S7、单元研究区水环境模型建立；整合水面遥感反射率数据、单元研究区的水环境要素分析数据和单元研究区的高光谱数据，分析处理建立单元研究区水环境模型；

S8、待测研究区高光谱数据采集；利用所述步骤S6中的无人机搭载高光谱传感器在待测研究区上空采集待测研究区高光谱数据；

S9、待测研究区水环境确定，将待测研究区高光谱数据带入单元研究区水环境模型用于待测研究区水环境的确定。

2.根据权利要求1所述的通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法，其特征在于：所述步骤S2中的所述水样设置有两组平行对比水样。

3.根据权利要求1所述的通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法，其特征在于：所述S3步骤中的水面遥感反射率计算步骤如下：

1)、使用地物光谱仪采集水体表面辐亮度测量、天空光辐亮度测量和参考板辐亮度测量；

2)、将水体表面辐亮度测量、天空光辐亮度测量和参考板辐亮度测量剔除异常值，然后取平均值，分别得到水体表面辐亮度平均值L_sw、天空光辐亮度平均值L_sky和参考板辐亮度平均值L_p；

3)、将步骤2)中的水体表面辐亮度平均值L_sw、天空光辐亮度平均值L_sky和参考板辐亮度平均值L_p代入以下公式计算得到水面遥感反射率；

L_w＝L_sw-r×L_sky，R＝R_rs×π

式中：L_w为水体的离水辐亮度；r为气-水界面对天空光的反射率，范围为2.1％～5％；E_d(0⁺)为水表面上总的入射辐照度；ρ_p为参考板在实验室内定标得到的绝对反射率；R_rs为水体的遥感反射率；π为圆周率；R为水面遥感反射率。

4.根据权利要求1所述的通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法，其特征在于：所述步骤S3中采集光谱数据包括有采集水体表面辐亮度，所述水体表面辐亮度采用的测量仪器观测平面背向太阳方向与太阳入射平面的夹角范围控制在90°至135°之间,所述测量仪器与海面法线方向的夹角范围控制在30°至45°之间。

5.根据权利要求1所述的通过无人机上高光谱传感器反演河口湿地水环境要素方法，其特征在于：所述S7步骤中单元研究区水环境模型建立包括以下步骤：

A1、设X₀为ASD FieldSpec光谱仪测得的经过处理的高光谱曲线，共n个样本，m个波段及波段组合作为输入特征；Y₀为步骤S4中测定的水环境要素数据；然后建立输入样本数据：

A2、将X₀，Y₀进行Z-score标准化，得到X(n×m)，Y(n×1)维变量，公式如下：

其中，μ_x、μ_y分别是样本数据X₀，Y₀的均值，δ_x、δ_y分别是样本数据X₀，Y₀的方差；

A3、定义损失函数：

其中：ω为待求解的系数向量(m×1)维；α||ω||₁为惩罚项；α为超参数；n为样本数据；

A4、利用坐标轴下降法求解Lasso回归模型参数ω，目的是为了寻找损失函数J(ω)的最小值；

首先，随机初始化向量ω，记为ω⁽⁰⁾，对于第k次迭代，从ω₁^(k)开始，一直到ω_m^(k)，依次求ω_i^(k)；

...

即ω_i^(k)是使J(ω₁^(k)，ω₂^(k)，...ω_i-1^(k)，ω_i^(k)，...ω_m^(k))最小化时候ω_i的值；此时为变量，其余为常量,最小值通过求导求得；每一次迭代，检查ω^(k)在各个维度上的变化情况，如果收敛至足够小，则ω^(k)为最终结果；

A5、进行特征选择，选择Lasso回归模型中回归系数不为0的特征波段或波段组合，作为线性回归的特征进行建模，并通过留一法交叉验证对模型进行验证优化。