矿区能源过度开发与水资源紧张已成为制约煤炭工业发展的基于境监究重要因素。针对煤矿水资源环境监测的多通道光迫切需求，文章提出一种基于多通道光谱技术的谱技水环境多参数实时监测方法。该方法通过多个通道采集水体的术的水环光谱影像、计算每个通道光谱反射率、煤矿选择最优通道、测方优化反演模型，法研得出水体的基于境监究叶绿素a(Chla)、总磷(TP)和总悬浮物(TSM)的多通道光浓度，从而实时监测煤矿区域水环境的谱技水质状况。实验结果表明，术的水环该方法获取的煤矿光谱影像符合不同地物的光谱特征，可以实时动态监测区域内水质变化，测方弥补了传统监测方法在时效性、法研可视化等方面的基于境监究不足，为煤矿水环境监测提供有效参考和技术支撑。

煤矿资源的开采与利用为我国创造了巨大的经济效益，同时也带来了一定的环境、生态和社会问题。煤矿地表塌陷区是随着矿区煤炭开挖而形成的一种特殊的生态环境，地下潜水水位高的煤矿塌陷区将会形成大面积的塌陷积水。据统计，我国煤炭开采造成的土地占压和沉陷已达50多万公顷,生态恢复治理工作严重滞后。煤矿水环境决定着区域内的生态水平，因此对水质状况进行及时高效的动态监测是水环境保护和生态治理的关键，同时也为采煤塌陷区污染的控制和综合治理提供科学参考。

叶绿素a(Chla)、总磷(TP)和总悬浮物(TSM)是影响水体光谱特征的重要因素，也是煤炭矿区水质参数反演、矿区水质污染等级、水体富营养化评价研究的主要指标。目前，煤炭矿区水环境监测主要有人工移动监测和遥感监测。人工移动监测通过人工移动采样，获取水样后进行实验室化学分析，该方法仅能获取点状分布的监测数据，存在人工采集成本较高、时效性差、结果具有局限性等问题；遥感监测具有空间性强、覆盖面广等特点，主要是通过卫星搭载的传感器获取水域的光谱影像，经过水质参数反演计算获取区域内的水质参数，但是这种方法观测周期较长，不能达到实时监测效果，因此亟需一种既能满足实时高效动态监测又能满足局部覆盖的水质监测方法。

本文以徐州九里矿区为研究对象，提出了一种实时多通道光谱水质监测方法。此方法通过将自主研发的云谱相机搭载在高点平台上进行非接触的水体光谱影像数据采集，计算出水体的反射率数据，运用反演模型测定水体中Chla、TP和TSM的含量，实现目标区域水质参数的连续自动监测，以期为煤炭矿区水质动态监测和水资源的保护提供技术支撑。

1 研究区域概况与数据采集

1.1 研究区概况

徐州市位于江苏省西北部，市区面积约963km2。市区内以黄河故道为分水岭，九里矿区在黄河故道以北，有庞庄煤矿、夹河煤矿、王庄煤矿和宝应煤矿，是主要的采煤塌陷区，由于地下潜水位高，采煤塌陷积水严重，地表水系遭到破坏，工业、生活污水就近排放，进一步加重了水质污染。因此对采煤塌陷积水区进行综合整治是矿区治理与生态重建的关键之一。

1.2 数据采集

本文使用KSHA-C08型多通道云谱相机采集被监测区域水体的光谱影像，云谱相机一般选择固定在便于数据采集且易于安装、维护的地点。本次试验云谱相机安装高度为10m。由于安装点是由东南方向日出，西南方向日落，综合太阳高度角、方位角以及环境因素，为了尽量避免太阳直射反射的干扰所产生的耀斑，确定多通道云谱相机的观测方向为西北方向，与水平面法线之间的观测夹角约为45°。采集时间为日照的上午8点至下午5点，图像采集间隔自定义为30min, 空间分辨率为1mm(35mm焦距),幅宽为1.44m×1.08m(35mm焦距),设备共有8路光谱通道，包括彩色、蓝光、绿光、红光、红光边缘、近红外等8路单通道影像，均为8bit图像数据，光谱通道参数见表1。

在监测水域内随机选择多个距离尽可能远的采样点，按照设定时间间隔对多个采样点进行多通道光谱数据采集，同时采集监测水域采样点的水样，用以验证水质参数与特定波段的相关性，进一步验证反演模型的准确度。

声明：本文所用图片、文字来源《煤炭工程》，版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除。

相关链接：监测，叶绿素，水质

(责任编辑：焦点)