无人机搭载搭载多光谱或高光谱相机，可实现在多种生态环境保护场景下的污染源头溯源及巡检监测，主要场景如下：
- 森林湿地覆盖度评估
基于植被的指纹谱构建植被指数，完成指定区域内目标植被的空间分布和面积统计，评估植被覆盖率和生物量分布，识别不同植被类型和分布，分析植被多样性，为农业、林草、生态等领域的科研和生产提供定量化的植被郁闭度数据。在湿地监测中，无人机高光谱技术可以快速获取水体深度、植被分布及生物量等信息，帮助评估湿地健康状况和动态变化。 - 作物长势评估
通过搭载高光谱相机，获取作物反射光谱数据，能够精准监测作物生长状况。该技术利用叶绿素、氮素含量等关键指标的光谱特征，结合植被指数（如NDVI、SPAD值）和机器学习模型，实现对作物健康度、叶面积指数（LAI）及生物量的无损估算，定量评估植被的长势，为灌溉、施肥、植保、产量评估等提供数据支持。 - 自然保护区监测
通过搭载高光谱相机，无人机能够在不干扰自然环境的情况下，高效监测植被覆盖变化、野生动物迁徙轨迹以及水质污染情况，可实现无人机网络监控珍稀物种动态，显著提升调查效率，为生态保护提供精准数据支持。 - 水环境调查
参考地表水评价标准，利用光谱特征构建分类指数，结合长波红外温度数据，实现对富营养化、黑臭水、热排污等生活污水、工业废水的污染空间分布表征，为污染源巡调查、水环境评估提供数据支撑。利用定点定深采集水样技术，自动监测与实验室手工监测相结合，及时准确获取水质情况，达到对水质污染物监视性监测的目的，为执法监测提供依据。 - 水污染溯源
采用无人机+可见光红外热成像+高光谱成像系统的搭配，应用可见光红外热成像相机直观辨别可见漂浮物、排污口或污染源及污染区域范围，如石油泄漏、废水排放和有害藻华等，直观获取地表水环境污染源的分布及污染物的迁移特征和影响范围，反映河流、湖泊水质的总体时空状况，及时准确获取水质情况，达到对水质污染物监视性监测的目的，为执法监测提供依据。 - 黑臭水体监测
参考地表黑臭水体评价标准，利用特征光谱构建分类指数，实现黑臭水体分级反演及空间信息统计，能够高效、精准地识别和评估黑臭水体的空间分布与污染程度，利用水体的光谱特征差异，结合自动化提取模型，快速判定黑臭水体的等级和范围，辅助分析污染源及其对周边环境的影响，结合地面实测数据，实现黑臭水体的动态监测和长效管理。 - 河湖富养化监测
参考富营养状态评价标准，通过搭载高光谱相机，利用特征光谱构建分类指数，实现水体富营养化分级反演及空间信息统计，评估水体富养化程度，实现对河道、湖泊等水体的动态监测，提供氮、磷等营养物质的空间分布信息，帮助识别污染源和富营养化区域，辅助分析农田废水、渔业养殖等对周边水体的影响，助力污染源排查、水环境评估。 - 河道岸线巡查
通过搭载多光谱或高光谱相机，无人机能够快速获取河道水质、岸线生态及污染源分布的高分辨率数据，显著缩短巡检周期，提升工作效，结合机器视觉和AI算法，无人机可自动识别非法排污、岸线侵占、违法采砂、乱占乱建等问题，并生成专题地图，为河长制管理和生态保护提供科学依据。此外，无人机的灵活机动性使其能够深入复杂地形，实时监测水位、水质及河岸变化，助力防洪减灾和生态环境保护。 - 灾害后水质评估
通过搭载高光谱成像系统，无人机能够实时获取水体的光谱数据，反演水质参数在洪涝、地震等灾害后，无人机高效排查水体污染（如病原体、重金属），快速评估污染程度，为应急处理和科学决策提供强有力的技术支持。
