本发明涉及高光谱遥感排查，具体为一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法。
背景技术：
1、多年来，水资源质量不断下降，水环境持续恶化，由于污染所导致的缺水和事故不断发生，不仅使工厂停产、农业减产甚至绝收，而且造成了不良的社会影响和较大的经济损失，因此排查水污染的污染源尤为重要，只有找到污染源才能针对性的解决根本问题，随着人类社会的快速发展,由人类活动引起的污染排放成为一个十分普遍现象，其后果是严重的水体富营养化，甚至水体黑臭，引发了饮水安全和水资源短缺，对于排污，各国都制定了严格的监测措施和严厉的执法手段以及大量的生态治理手段，但污染偷排现象仍然屡禁不止，且手段和形式日渐花样层出不穷，尤其暗管水下偷排、渗漏偷排等等，传统的人工巡视、点源抽样检测等方法一般只能发现正在排污的明排污染，而对于一些偷排，无法发现，必须依靠一些新的技术手段才能实现，就例如使用无人机来去探测一些人类进不去的地方或者一些有隐蔽起来的地方。
2、目前市场上排查污染源的装备，一般是手提式或车载式，在排查过程中，工作人员需要提前对多个待检测的河流端设置大量的监测点，然后携带排查装备对监测点的河水逐一进行检测分析，再根据分析结果查找水污染源头，而且如果取水样本在离河流、湖泊岸边较远的位置，通常需要乘坐小型船舶到达取水位置，效率低、风险大、成本高，使用无人机去探测就会降低成本，同时增加效率。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，具备可反复巡回排查和快速抵达污染源进行取样效率高等优点，解决了无人机高光谱遥感巡回排查的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，包括以下步骤：
5、1)高光谱分辨率成像光谱遥感；
6、2)无人机排查工作总结；
7、3)多光谱无人机发送返程指令；
8、4)水体污染源检测探查方法对比；
9、5)对排污类型和排污位置进行确认。
10、优选的，所述高光谱分辨率成像光谱遥感的分辨率之所以高是因为分辨率是利用多重镜头层层递增增加无人机的高光谱分辨率成像，镜头的像素点提高了，聚焦速度快，所述高光谱分辨率成像光谱遥感是将成像光谱技术应用于遥感，所述分辨率是对于一个给定的观察区域中的像素。
11、优选的，所述高光谱足以从这些探测的数据中获取所需要探测的物体，利用无人机的镜头对应地物的精细光谱特性，所述高光谱遥感通过无人机的镜头分析处理实现，对地物的鉴别及其需要排查的环境的分析，围绕成像光谱所获取数据。
12、优选的，所述无人机排查工作前需要在一个风速不大的天气，尽量是无风晴天，不然会因为刮风下雨气流大去影响到无人机的运行，所述无人机排查工作前需要在岸边搭建一个平台或者找一片空地，在上面放平无人机和一些所需设备，保证表面平稳，使无人机起飞顺利无障碍。
13、优选的，所述无人机要在雷达检测环境安全的情况下完成下达的需要去排查的一些相应任务，需与任务载荷、测控与信息传输系统、地面保障系统等配合工作，结合地面站系统可以在多个指定gps坐标水域进行水体取样，完全高效，从而实现在人力不便接近的地点，高效安全的取水作业。
14、优选的，所述多光谱无人机发送按照所述飞行路线原路返回的返程指令之后，所述无人机发送按照飞行路线原路返回的返程指令前需要做的准备有使用雷达或者红外线去探查保证无人机在信号探索范围之内，和观察无人机的返回路线上有没有障碍和返回路线是否安全，然后再通过无人机表面设置的摄像头去人员实时观察无人机的视角再去下达原路返回指令，保证工作顺利。
15、优选的，所述获取多光谱无人机返程过程中在每个区块拍摄的校对区块光谱图像，所述校对区块光谱图像进行存储以供用户后期校对数据，所述待检测的河流段划分成若干个区块，若干个所述区块沿所述飞行路线依次排列，所述述多光谱无人机飞行过程中在当前区块拍摄的区块光谱图像，所述当前区块的区块光谱图像发生异常时，所述区块光谱图像分析得到当前区块每个位置点所对应的光谱数，所述多光谱无人机发送一个使其回到当前区块并按照飞行路线继续飞行以对其它区块继续进行检测的控制指令。
16、优选的，所述对排污类型和排污位置进行确认的主要工作在于需要先启动探测无人机去水面寻找到需要排污的位置，先确认需要排污的位置，然后利用通讯雷达传输到地面通讯的电脑上，再确认好所要排污到的位置，同样传输到地面通讯，在需要排污和排污点的位置都确认完毕后，然后再通过周边的环境和位置问题来判断和做出最优解的排污类型和方法。
17、优选的，所述对排污类型和排污位置进行确认是指根据污染物扩散特征，其浓度最高的点，即为排污口位置，依据影像数据所提供的地理位置信息，记录排污口位置的经纬度，和无人机采取的水质和空气中的气体污染指标收集完全后，经过诊断能够清晰指示污染排放的水质指标，即确定排放的污染类型。
18、本发明要解决的另一技术问题是提供一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，包括以下步骤：
19、1)高光谱分辨率成像光谱遥感；
20、2)无人机排查工作总结；
21、3)多光谱无人机发送返程指令；
22、4)水体污染源检测探查方法对比；
23、5)对排污类型和排污位置进行确认；
24、(三)有益效果
25、与现有技术相比，本发明提供了一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，具备以下有益效果：
26、1、该水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，通过如果在需要取水样的地方本在离河流、湖泊岸边较远的位置，通常的方法需要工作人员乘坐小型船帆到达需要取水的位置进行人员取水收集，整体来说效率低、风险大、成本高，使用无人机去探测就会降低成本，同时增加效率利用无人机搭载高光谱成像仪进行遥感扫描成像方式，使得可以进行大范围的面进行测定，且比卫星遥感更加精细的空间分辨率和时间的灵活性，同时其高光谱比卫星的多光谱具有更多的光谱谱段和精细的光谱分别率，能够更好的刻画水体以及其他地物的特征光谱。
27、2、该水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，通过利用多光谱无人机对待检测河流中发生异常的区块进行溯源检测，有效改善了水污染源头的排查工作具有局限性的问题，然后通过获取多光谱无人机返程过程中在每个区块拍摄的校对区块光谱图像，将校对区块光谱图像存储以供用户后期校对数据，有利于提高水污染源头位置的精确度。
1.一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述高光谱分辨率成像光谱遥感的分辨率之所以高是因为分辨率是利用多重镜头层层递增增加无人机的高光谱分辨率成像，镜头的像素点提高了，聚焦速度快，所述高光谱分辨率成像光谱遥感是将成像光谱技术应用于遥感，所述分辨率是对于一个给定的观察区域中的像素。
3.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述高光谱足以从这些探测的数据中获取所需要探测的物体，利用无人机的镜头对应地物的精细光谱特性，所述高光谱遥感通过无人机的镜头分析处理实现，对地物的鉴别及其需要排查的环境的分析，围绕成像光谱所获取数据。
4.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述无人机排查工作前需要在一个风速不大的天气，尽量是无风晴天，不然会因为刮风下雨气流大去影响到无人机的运行，所述无人机排查工作前需要在岸边搭建一个平台或者找一片空地，在上面放平无人机和一些所需设备，保证表面平稳，使无人机起飞顺利无障碍。
5.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述无人机要在雷达检测环境安全的情况下完成下达的需要去排查的一些相应任务，需与任务载荷、测控与信息传输系统、地面保障系统等配合工作，结合地面站系统可以在多个指定gps坐标水域进行水体取样，完全高效，从而实现在人力不便接近的地点，高效安全的取水作业。
6.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述多光谱无人机发送按照所述飞行路线原路返回的返程指令之后，所述无人机发送按照飞行路线原路返回的返程指令前需要做的准备有使用雷达或者红外线去探查保证无人机在信号探索范围之内，和观察无人机的返回路线上有没有障碍和返回路线是否安全，然后再通过无人机表面设置的摄像头去人员实时观察无人机的视角再去下达原路返回指令，保证工作顺利。
7.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述获取多光谱无人机返程过程中在每个区块拍摄的校对区块光谱图像，所述校对区块光谱图像进行存储以供用户后期校对数据，所述待检测的河流段划分成若干个区块，若干个所述区块沿所述飞行路线依次排列，所述述多光谱无人机飞行过程中在当前区块拍摄的区块光谱图像，所述当前区块的区块光谱图像发生异常时，所述区块光谱图像分析得到当前区块每个位置点所对应的光谱数，所述多光谱无人机发送一个使其回到当前区块并按照飞行路线继续飞行以对其它区块继续进行检测的控制指令。
8.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述对排污类型和排污位置进行确认的主要工作在于需要先启动探测无人机去水面寻找到需要排污的位置，先确认需要排污的位置，然后利用通讯雷达传输到地面通讯的电脑上，再确认好所要排污到的位置，同样传输到地面通讯，在需要排污和排污点的位置都确认完毕后，然后再通过周边的环境和位置问题来判断和做出最优解的排污类型和方法。
9.根据权利要求1所述的一种水体污染源无人机高光谱遥感排查方法，其特征在于，所述对排污类型和排污位置进行确认是指根据污染物扩散特征，其浓度最高的点，即为排污口位置，依据影像数据所提供的地理位置信息，记录排污口位置的经纬度，和无人机采取的水质和空气中的气体污染指标收集完全后，经过诊断能够清晰指示污染排放的水质指标，即确定排放的污染类型。