高光谱智能监测赋能水环境智慧治理

围绕复杂水体环境下“光谱信号易受干扰、污染特征难以解析、污染来源难以追踪”等关键科学问题，河海大学“慧谱清源”团队构建了集空中遥感感知、地面连续监测、智能算法分析和污染过程模拟于一体的水环境智能监测技术体系。该体系突破传统单一监测模式的空间和时间限制，通过无人机搭载高光谱设备实现大范围、快速化水域扫描，获取不同区域水体连续光谱信息；同时结合原位监测装置，对重点区域开展长期、连续、高频次观测，实现从宏观区域识别到局部精细分析的多尺度协同感知。

技术概念示意图

针对自然环境中光谱信号容易受到太阳辐射变化、降雨、温度波动、水面扰动及悬浮物等因素影响的问题，项目提出基于特征波段推演的环境噪声削弱方法。该技术通过分析不同环境因素对光谱响应特征的影响规律，筛选具有稳定表征能力的关键波段，对原始光谱数据进行校正和优化，提高复杂场景下有效光谱信息的提取能力。在此基础上，项目进一步融合高光谱数据与人工智能算法，引入物理信息神经网络，将水质监测数据、污染物特征信息与物理约束关系相结合，建立光谱特征与水质参数之间的智能映射模型，实现对浊度、总氮、总磷、COD等关键水质指标的快速反演，提高复杂水体环境下污染识别的准确性和可靠性。

在污染过程分析与风险预警方面，项目进一步融合水动力过程模拟与污染物迁移规律，构建从“发现异常”到“分析原因”的智能化技术链条。通过多源监测数据融合，系统能够快速识别异常光谱区域，确定污染影响范围；结合污染物扩散模型和实时水动力条件，通过逆向求解分析潜在污染来源，并利用正向模拟预测污染物迁移路径和影响趋势，实现污染事件的动态研判。同时，项目将监测设备、数据分析平台和预警系统进行集成，形成覆盖异常发现、污染定位、源头追踪、趋势预测和辅助决策的全过程技术体系，为突发水污染事件快速响应和水环境精细化管理提供技术支撑。

该项目推动水环境监测由点状、间断和被动响应，向全域、连续和主动预警转变，为突发水污染事件的快速发现、科学研判和协同处置提供了新的技术路径。目前，相关技术已在城市湖泊、工业园区河道及大型湖泊等多类场景中开展验证，并形成污染物溯源和连续监测应用基础。其进一步推广有望提升流域精细化治理、园区污染防控和水生态安全保障能力，为智慧水利与生态环境监测深度融合提供示范。