1. 研究目的与意义
背景：
水质问题作为全球环境问题的重要组成部分，关系到人类健康和生态安全。随着城市化进程的加快，水环境问题日益严重，水质监测和管理成为了城市可持续发展的关键环节。传统的水质监测方法，如实地采样、室内分析等，虽然可以提供较为精确的数据，但在覆盖范围、频率和时效性方面存在诸多局限。因此，寻求一种能够实现大范围、高时效性水质监测的技术手段变得尤为重要。
无人机多光谱遥感技术作为一种新兴的监测手段，具有实时性、连续性和大范围观测等优点，在水质监测方面具有广泛的应用前景。多光谱遥感技术利用无人机或遥感卫星搭载的多光谱传感器，从空中获取地表信息，进而反演水质参数。近年来，许多学者对基于遥感技术的水质参数反演方法进行了深入的研究。李爱民等人利用卷积神经网络模型对遥感数据进行反演，以获取水质参数COD，卷积神经网络在处理遥感图像时，具有局部感受野的特点，可以自动学习和识别图像中的特征，从而提高反演模型的准确性，为水质监测提供了一种快速、准确的方法[1]；赵程铭等人基于神经网络模型研究黄柏河东支流域水质遥感估算[2]；于亚楠通过基于BP神经网络技术的地表水源地水质参数反演研究，证明了BP神经网络在水质参数反演方面的应用价值， BP神经网络通过多层前馈网络结构，在处理非线性问题时具有较高的准确性[4]。还可见，基于BP神经网络技术的地表水源地水质参数反演研究也得到了很广泛的关注[6][8][10]。
2. 研究内容和预期目标
主要研究内容：
该设计探索结合无人机多光谱遥感技术与神经网络模型的水质参数反演方法。研究内容包括遥感图像获取与处理、水质参数采样与分析、神经网络模型构建与优化、模型验证与评价以及结果分析与讨论等。
本次设计需要采用Python实现BP神经网络算法，并优化模型参数，以提升反演精度。首先就要通过掌握和应用无人机多光谱遥感图像预处理技术，确保高质量数据输入。之后收集实验区域的水质参数样本，为神经网络模型提供训练和验证数据。进行程序编写，然后运用相关指标评估神经网络模型性能，并进行比较，探讨其在水质参数反演中的优势和局限。基于反演结果，分析实验区域水质参数的空间分布特征，最后深入讨论模型优缺点及应用前景，并探究影响模型精度的因素，为提升模型性能提供有益参考，旨在为水质监测领域提供一种高效准确的参数反演方法，有助于实现水环境治理和可持续发展，也可以为政府和相关部门提供更为精确的水质信息，帮助制定更为合理和针对性的水环境保护政策。
预期目标：
3. 研究的方法与步骤
本研究拟采用以下方法和步骤，结合无人机多光谱遥感技术和BP神经网络方法，实现水质参数的快速、准确估算：
1) 数据采集与预处理：利用无人机搭载多光谱遥感设备获取实验区域的遥感图像数据。采用遥感图像处理软件ENVI、Pix4D等进行图像几何配准、辐射校正、拼接、反射率提取等预处理操作，以保证遥感数据质量。
2) 水质参数采样与实验室分析：实地采集水体浊度、溶解氧等水质参数样本，并通过实验室分析获取参数真值。利用Excel软件整理实验数据，作为神经网络模型的训练与验证数据。
4. 参考文献
[1]李爱民,范猛,秦光铎,王海隆,许有成.卷积神经网络模型的遥感反演水质参数COD[J].光谱学与光谱分析,2023,43(02):651-656.
[2]赵程铭,董晓华,李中华,薄会娟,张庆玉,章程焱,Gebrehiwet LegeseReta.基于神经网络的黄柏河东支流域水质遥感估算[J].环境科学与技术,2022,45(06):195-202.DOI:10.19672/j.cnki.1003-6504.0534.21.338.
[3]邹宇博. 水质高光谱遥感反演模型建立及优化研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2022.DOI:10.27522/d.cnki.gkcgs.2022.000115.
5. 计划与进度安排
1）得到毕业论文任务书，掌握本课题的基本原理和当前的发展现状。阅读相关文献，深入了解研究背景和意义。撰写开题报告并提交给导师审阅。（3.1-3.16）
2）收集资料，实地调查，设计论文详细提纲。熟悉和掌握ENVI、Pix4D、SPSS、Excel等软件，进行遥感图像预处理。实地采集水体浊度、溶解氧等水质参数样本。（3.17-3.31）
3）上机熟悉和掌握软件的操作方法，完成实验数据的处理，并进行比较和分析。翻译一篇关于遥感数据进行水质信息反演研究方面的英文文献，并提交中英文文档。利用Python编程实现BP神经网络算法。编写一份初步的论文写作目录，并经老师审阅，修改后确定。（4.1-4.30）
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