从精准感知到智慧治理：高光谱技术开启城市水环境智慧监测新模式

城市河湖既是重要的生态空间，也是城市运行和公共生活的重要组成部分。随着城市水环境管理不断向精细化、数字化方向发展，如何更加连续地掌握水体状态、识别异常变化，并进一步判断其影响范围和演变趋势成为新的挑战。围绕城市水环境监测，河海大学“慧谱清源”团队将高光谱感知、人工智能与水动力模拟相结合，探索从水环境“精准感知”走向“智慧治理”的新路径。

“慧谱清源”构建了由无人机高光谱巡测与原位连续监测协同组成的一体化感知体系。无人机搭载高光谱设备，可在较大范围内快速获取水体反射光谱信息，对不同水域进行动态扫描；原位监测装置则面向重点区域持续观测，补充时间维度上的连续数据。二者相互配合，使水环境监测由单个点位延伸至一定空间范围，由阶段性观测拓展至持续感知，为识别水体状态及其时空变化提供更加完整的数据基础。在这一过程中，面对太阳辐射、降雨、温度变化、水面扰动以及悬浮物等环境因素对光谱信号的影响，团队提出基于特征波段推演的环境噪声处理方法，通过识别不同因素的光谱响应特征，对有效信息进行提取与校正，从而提高复杂环境下光谱数据的稳定性和可用性。

“看得见”之后，还要实现“看得懂”。团队进一步将高光谱数据与人工智能方法融合，引入物理信息神经网络，把实测水质数据、污染物光谱特征以及相关物理约束共同纳入模型分析，建立光谱信息与水质参数之间的智能映射关系，实现对浊度、总氮、总磷、COD等指标的快速反演。相比单纯依赖数据训练的分析方式，物理规律的引入有助于增强模型对不同水体场景的适应能力，使高光谱监测不再停留于“发现颜色和光谱变化”，而是进一步向“识别水质变化、解析污染特征”延伸。由此，无人机和原位设备获取的光谱数据可以被转化为更具管理价值的水环境信息，为异常区域识别和后续分析提供依据。

技术概念示意图

在此基础上，“慧谱清源”进一步将监测结果与水动力过程和污染物迁移模拟相连接，使水环境监测从状态识别进一步走向过程研判。系统通过整合不同位置、不同时间获得的监测信息构建污染物时空分布，并结合实时水流等条件分析其迁移过程：一方面，通过逆向分析推演潜在污染来源；另一方面，通过正向模拟预测污染物可能的迁移路径、扩散范围及变化趋势。监测设备、智能算法、过程模型和预警平台由此形成完整技术链条，实现从异常发现、指标反演，到范围识别、源头追踪、趋势预测和辅助决策的逐级推进，让一组组高光谱数据最终转化为能够服务实际管理的水环境信息。

随着相关技术进一步完善和应用，“精准感知—智能分析—过程研判—辅助治理”的技术链条，有望为城市河湖精细化管理、园区水环境监管及突发水污染事件应急处置提供新的技术支撑，为城市水环境智慧监测探索更加系统的实现路径。