【文献精选】Water Research|基于河岸空间结构和河流光谱特征的城市河流水质高精度反演

本研究针对城市化进程中城市河流水质监测的挑战，提出了一种结合河岸带空间特征和水体光谱特征的高精度水质反演方法。研究采用无人机搭载多光谱遥感技术，获取河岸带的详细空间信息，并利用Liang-Kleeman信息流方法定量评估河岸带空间组成对水质参数的影响。通过集成学习模型，将河岸带的空间特征与水体的光谱特征相结合，实现了对氨氮（NH3-N）、化学需氧量（COD）和总磷（TP）的高精度反演，准确率分别达到94.87%、92.31%和89.74%。研究结果表明，人工地物和裸露土壤对水质的影响显著，且无人机多光谱遥感技术在城市河流监测中具有较高的应用潜力。