摘要
内河油污事故对水生态环境和居民生活用水安全构成严重威胁，实时监测是及时响应和处理此类突发事件的关键。
无人机遥感技术凭借机动灵活、成本低廉等优势，为内河油污监测提供了新的解决方案。
本文综述了基于无人机CCD图像和小波神经网络的内河油污实时监测方法研究进展。
首先，介绍了无人机遥感系统、CCD成像原理、油污光谱特性以及小波神经网络等相关概念；其次，从油污光谱特征分析、油污图像识别算法以及无人机监测系统构建等方面回顾了国内外研究现状；接着，重点阐述了基于小波神经网络的内河油污识别方法，包括图像预处理、特征提取、模型构建与训练等关键技术；最后，探讨了该领域存在的挑战和未来发展方向。
关键词：内河油污；无人机遥感；CCD图像；小波神经网络；实时监测
1.引言内河作为重要的水资源和生态系统，其水质安全直接关系到社会经济的可持续发展和人民群众的切身利益。
然而，近年来，随着工业化和城市化的快速推进，内河水环境污染问题日益突出，其中油污污染事故频发，对水体生态系统、饮用水安全以及社会经济发展造成了严重威胁[1]。
传统的内河油污监测方法主要依靠人工巡检和船舶采样，存在效率低下、成本高、难以覆盖全面等局限性，难以满足快速、准确、实时监测的需求。
无人机遥感技术作为一种新兴的空间信息获取手段，具有机动灵活、成本低廉、高时空分辨率等优势，近年来在环境监测、灾害应急、精准农业等领域得到广泛应用[2]。
将无人机遥感技术应用于内河油污监测，可以克服传统方法的不足，实现大范围、高效率、实时动态监测，为及时掌握油污污染状况、快速开展应急处置提供有效手段。
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