Evaluación de la floración de algas y la concentración de clorofila en los Lagos

Monitorear la floración de algas y las concentraciones de clorofila a (chl - a) en los lagos, paraGobernanza de la eutrofización, protección de las fuentes de agua potable y evaluación de la salud de los ecosistemasEs crucial.Las cianobacterias producen toxinas dañinas cuando se reproducen en grandes cantidades, lo que a su vez representa una amenaza para el suministro de agua potable y la vida acuática.Por lo tanto, actuarClorofila a, indicador alternativo de la biomasa de algasEl monitoreo preciso y continuo espacial es la clave para la gestión ambiental y el modelado de la calidad del agua.Los métodos tradicionales de muestreo in situ pueden proporcionar datos precisos de medición de puntos, pero la cobertura espacial es escasa y consume mano de obra.Por el contrario,La tecnología de teleobservación permite una evaluación amplia, repetible y escalable.Entre todo tipo de tecnologías de teleobservación,Las imágenes hiperespectrales pueden proporcionar la información espectral más detallada, incluso en aguas interiores con características ópticas complejas, pueden distinguir de manera confiable los pigmentos de algas y estimar la concentración de clorofila.

La imagen hiperespectral (hsi) puede medir los parámetros de calidad del agua.Espacio cruzado y tiempoCaracterización espectral detallada de.

libroArtículoEnfoque enSistema de imágenes hiperespectrales terrestres，El sistema puede realizar un monitoreo de alta resolución, flexible y económico de Lagos y embalses.A través dePlataformas fijas o móviles cerca de la superficie del agua(por ejemplo, muelles, torres de monitoreo o barcos) en funcionamiento, imágenes hiperespectrales terrestres TianSe completa el vacío entre la medición in situ y la observación aérea / por satélite.

Principios de teledetección hiperespectral

Los sensores hiperespectrales están disponibles400 - 1000 nanómetrosLa luz visible a la banda de infrarrojo cercano,Cientos de bandas espectrales estrechas continuas (generalmente de 2 a 10 nanómetros de ancho de banda)deDatos de reflectividad. Esta fina resolución espectral puedeIdentificación precisa de las características sutiles de absorción y dispersión asociadas a pigmentos, suspensiones y sustancias orgánicas solubles.

El espectro de reflexión de agua aguas arriba de los cuerpos de agua de los Lagos es una señal compuesta que se ve afectada por varios factores, entre ellos:

l Absorción de clorofila A y pigmentos auxiliares (como la cianobacterina y los carotenoides)

l Dispersión hacia atrás de sedimentos suspendidos y fitoplancton

l Absorción de sustancias orgánicas disueltas de color (cdom)

l Emisiones fluorescentes de clorofila cerca de 681 nanómetros

El sistema terrestre puedeAlta relación señal - ruido (snr)Analizar estas características de escala fina las convierte en una opción ideal para la investigación de calibración y verificación.

Ventajas de las imágenes hiperespectrales terrestres

l Geometría de observación controlable

El sistema de tierra (instalado en un muelle, barco o trípode) puedeángulo de observación y ángulo de iluminaciónRealizar un control preciso,máximoLímiteReducir la reflexión especular y los efectos de vecindad.

l Alta resolución espacio - temporal

CapturableEscala de centímetro a metroPlaca local de floración de algas o cambio de gradiente.

Recolección repetida (min a h)Puede realizar análisis de series temporales de la evolución de la floración de algas.

l Alineación directa con la medición in situ

Se puede combinar fácilmente con la recolección de muestras de agua (clorofila a, cianobacterias, sólidos suspendidos totales (tsm), sustancias orgánicas solubles de color (cdom).

Facilitar la verificación de algoritmos para aplicaciones satelitales o de drones.

l Rentabilidad y facilidad de acceso

Evitar problemas de costos de aeronaves, Logística de vuelo y permisos de espacio aéreo.

Adecuado para estaciones de monitoreo Jiu continuas o semipermanentes.

l Flexibilidad de la configuración espectral

Espectrómetro portátil o cámara hiperespectralSe puede ajustar al rango de banda visible o visible - infrarrojo cercano (vnir) en función del pigmento objetivo.

Configuración del sistema de imágenes hiperespectrales terrestres

² Componentes típicos

l Cámara hiperespectral (empuje y barrido)

l Plataforma de montaje estable (trípode, Plataforma de nubes o Junta universal)

l Accesorios de calibración (placa spectralon, luz de referencia para la calibración por radiación)

l Computadora de adquisición de datos con marca GPS / tiempo

l Sensor opcional de radiación de irradiancia descendente (para calcular la reflectividad)

² Opciones de instalación

l Estaciones fijas: instaladas en muelles, torres de vigilancia o puentes para mediciones repetidas

l Plataforma móvil: a bordo de un barco o una balsa flotante para escanear la sección del lago

l Configuración de escaneo: escaneo horizontal de partes del lago para generar mosaicos hiperespectrales

Características espectrales clave de la detección de algas y clorofila

Ventajas de las imágenes hiperespectrales en aguas interiores

l Mejorar la capacidad de identificación de pigmentos

Los datos hiperespectrales se pueden analizarCaracterísticas de absorción estrechas(por ejemplo, el pico de absorción de 620 nanómetros de cianobacterias)，De esta manera, se logra la distinción entre cianobacterias y algas verdes.

l Mejorar la precisión cuantitativa de la clorofila

Banda estrechaÍndiceSe puede capturar un ligero desplazamiento del borde rojoSe puede lograr una estimación de clorofila tanto en aguas oligotróficas como eutróficas.

l Flexibilidad del diseño algorítmico

Los usuarios pueden ajustar combinaciones de bandas personalizadas o aplicar modelos semianalíticos,No limitado a bandas multiespectrales fijas.

l Movilidad entre sensores y entrenamiento de Aprendizaje automático

Los conjuntos de datos hiperespectrales apoyan el desarrollo de modelos de Aprendizaje automático como bosques aleatorios (rf), mejora de gradiente en el extremo Ji (xgb), redes neuronales de convolución (cnn), estos modelosSe puede generalizar en diferentes Lagos y estaciones.

l Prospectivo

Nuevas misiones por satélite (prisma, desis, enmap, chime) y sensores aéreos aseguranContinuidad y cobertura global de los datos.

Ejemplo de implementación in situ

El despliegue real puede incluir los siguientes enlaces:

l Una cámara clydehsi vnir - S (rango de banda 400 - 1000 nanómetros, resolución espectral 5 nanómetros) aponerEn el muelle con vistas al lago

l Imágenes periódicas cada 30 minutos durante el día

l Recolección simultánea de muestras de agua para la determinación de clorofila a (chl - a), cianobacterias (pc) y sólidos en suspensión total (tsm)

l Calibración con placas espectrales con una reflectividad del 99%

l Los datos se procesan para cartografiar la distribución de clorofila a en la zona costera, con una resolución de unos 10 centímetros.

Este tipo de sistemas pueden detectar la aparición temprana de floraciones de algas, rastrear los cambios diarios de pigmentos y proporcionar datos terrestres reales para la verificación de algoritmos satelitales.

Proceso de uso de datos hiperespectrales

l Adquisición de datos

Obtención de imágenes hiperespectrales (por ejemplo, prisma, desis, satélites EnMAP o imágenes aéreas)

Asegúrese de que el tiempo de recolección esté sincronizado con el tiempo de muestreo de campo utilizado para la calibración.

l Preprocesamiento

Calibración por radiación y corrección atmosférica para deducir la reflectividad al agua (rho o rrs)

Realizar correcciones de llamaradas y efectos de proximidad (esenciales para pequeños lagos)

l Análisis espectral

Extracción de espectros de píxeles de agua con máscaras de áreas de interés (roi) o shapefele

Calcular el índice espectral (por ejemplo, la relación ndci, mci, phycocyanin (pc))

Paso opcional: análisis derivado o eliminación continua para mejorar las características espectrales

l Aplicaciones algorítmicas

Aplicar un modelo de experiencia optimizado o un modelo de regresión de Aprendizaje automático basado en el entrenamiento de datos de campo locales

Mapa de distribución de la concentración de clorofila y / o cianobacterias producidas

l Verificación y calibración

Comparación de la concentración invertida por satélite con los datos de clorofila a in situ

Evaluar la precisión utilizando el error de raíz cuadrada media (rmse), la desviación y el coeficiente de decisión (r m2)

l salida

Mapa de referencia geográfica para la generación de concentraciones de clorofila A y cianobacterias (pc)Identificar áreas de floración de algas y sus cambios temporales para apoyar la respuesta de manejo

Ejemplo: aplicación de datos hiperespectrales en la estimación de clorofila en Lagos

1. extracción del espectro de reflexión de imágenes hiperespectrales de la región del lago

2. calcular el índice de clorofila normalizado (ndci) o el índice de borde rojo de tres bandas para cada píxel

3. convertir el valor del índice a la concentración de clorofila a utilizando el coeficiente de regresión obtenido a partir de datos de campo

4. visualización de la distribución espacial para identificar áreas de intensidad de floración de algas

Este proceso Yi permite un monitoreo cercano en tiempo real de la dinámica de floración de algas y ayuda a integrarse con modelos hidrodinámicos o modelos de calidad del agua.

Opcional: sistema de imágenes hiperespectrales basado en drones

Si es necesarioCubrir áreas de lagos más grandesEl sistema hiperespectral del dron (uav) puede proporcionar unSoluciones intermedias flexibles

. Cámaras modernas de barrido ligero o instantánea montadas en drones (por ejemplo, headwall Nano - hyperspec,

Cubert uhd) puede:

l obtenerResolución de centímetroDatos espectrales

l EnEn minutosCubre toda la superficie del lago

l Sistemas de soporte y FundaciónEl mismo proceso de calibración y procesamiento

Sin embargo, las operaciones con drones requieren permisos de espacio aéreo, garantías de estabilidad de la luz y una calibración precisa de la radiación para garantizar los resultados.Cuantificación.

La imagen hiperespectral basada en Tierra proporciona un método poderoso, flexible y económico para el monitoreo de la calidad del agua de los Lagos. Las imágenes hiperespectrales proporcionan un método para monitorear la floración de algas y la dinámica de clorofila en los Lagos.Información cuantitativa, espectral rica y escalableLa solución. Sus datos de banda estrechaCapaz de capturar las características clave de absorción y dispersión de pigmentos que faltan en los sistemas multiespectralesDe esta manera, se logra una detección precisa de la biomasa de algas y la actividad de las cianobacterias.

Las principales ventajas incluyen:

l Alta resolución temporal y precisión en áreas locales

l Los modelos bioópticos y los modelos de Aprendizaje automático se pueden verificar directamente.

l Adecuado para despliegues a largo plazo o automatizados

l Tiene potencial para integrarse con drones (uav) y sistemas de satélites

Al centrarse en las observaciones hiperespectrales de los cimientos, investigadores y gerentes pueden establecerSupervisión continua y cuantitativa del pigmentoMarco de mediciónApoyar el sistema de alerta temprana de floración de algas nocivas y proporcionar una base de calibración confiable para una red de teleobservación más amplia.