農業行業
本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS60-無人機高光譜測量系統進行相關研究。通過地面站實時觀測飛機采樣地點并可利用地面站設置逐點采集的航線數據預覽及矯正功能：輻射度校正、反射率校正、區域校正支持批處理
為準確、快速、全面獲取內陸養殖小區池塘及尾水處理池水體水質變化情況，建立養殖水環境實時預警調控及數字化管控機制，選擇浙江湖州市集中連片的養殖小區為試驗區，于2020年12月采用搭載高光譜相機無人機進行試驗區近地遙感圖像采集，并進行圖像拼接、輻射校正和幾何校正等預處理；然后對反射波段進行差值、比值及歸一化差值指數進行數值變換，基于相關性分析篩選不同水質參數的敏感波段，進而采用線性函數、指數函數和多項式函數構建各水質參數定量反演模型，并用全波段構建偏最小二乘回歸（PLS）、徑向基神經網絡（RBF）和支持向量機（SVM）反演模型，進行模型驗證與評價；最后基于各水質最佳水質模型對試驗區水質參數進行空間分布反演與分析。
研究養殖小區共49個采樣點的光譜反射率曲線如所示， 其中圖列出了40個養殖池塘采樣點的反射率曲線，列出了9個尾水區采樣點的反射率曲線。可以看出池塘水體的光譜特征在400~ 560 nm范圍內， 光譜反射率呈上升趨勢， 至560~ 580 nm附近形成一個反射高峰， 這主要是是由水體中葉綠素和胡蘿卜素在此波段具有較弱的吸收特點， 同時加上藻類和懸浮物的散射作用而引起反射高峰。而到580 nm后， 反射率曲線呈下降趨勢， 直至680~710 nm處附近則形成一個峰谷， 主要是由于水體中的葉綠素a在此波段具有強吸收的特點）； 而緊接著在790~810 nm范圍內形成一個峰值， 主要是由于水中懸浮物的散射作用。而尾水處理區由于經過過濾、沉淀、曝氣等凈化過程， 水體中懸浮物和藻類去除率可達到70%以上， 因此， 尾水處理區在680~710 nm和790~810 nm范圍內均未形成明星的峰值， 而其他波段的變化規律和養殖池塘具有一致性。綜合分析光譜曲線可知， 不同池塘水體的光譜曲線變化趨勢總體一致， 但是由于不同采樣點具有不同的水質指標濃度， 導致其峰谷值及曲線高低變換存在一定差異。
