随着我国现代化产业进程的不断推进，渔业养殖的现代化发展逐渐成为焦点，我国作为渔业养殖大国，每年的渔业养殖总量丰富，占据世界总产量的一半以上。然而传统的监测控制方式可靠性低而且信息滞后较大，无法在必要时刻对养殖水域水质进行监测与调控。为了达到鱼类、水、微生物三者之间的生态平衡，实现可持续的“水产养殖绿色发展”，本作品采用高光谱技术建立模型反演出鱼塘中水质的总氮、总磷、氨氮、以及溶解氧的含量分布为水质调控提供参数保障，从而保证鱼群拥有最适生活环境。
     物品结构主要包括三部分，一是无人机本身，二是光谱仪，三是软硬件对接端口。
主要用于渔业生产中的水中氮磷以及其他化学物质的检测，实现对渔场水质的实时、精准监测。

     作品核心过程主要分为三个部分：数据采集、数据处理和水质反演。数据采集部分，我们使用无人机携带光谱仪对渔场水体进行光谱信息的采集；其次对采集到的高光谱数据进行预处理，主要包括反射率校准，大气校正，几何精校正，影像拼接。最后通过机器学习模型进行水质参数的预测，预测结果以可视化的形式展示给系统，完成对各种水质指标数据的同步、处理、分析与计算，以保证渔业生态养殖过程中的水质环境能够被监测。
      设计原理主要根据无人机遥感技术，高光谱技术，水质反演以及多种人工智能模型。

      高光谱技术可以获取物体的全光谱信息，而不仅仅是RGB三个波段，因此可以提供更多的信息，更精准的判断水质状况；PCA等降维算法可以有效处理高维数据，提取主要成分，降低计算复杂度；机器学习模型可以通过训练数据学习到水质参数与光谱信息之间的关系，进行准确的预测，具有一定可行性。设计方案结合了高光谱技术、图像预处理和机器学习等先进技术，可以实现对渔场水质的实时、精准监测，具有很高的实用价值和广阔的应用前景。
     利用该系统所预测的数值，和实际测量数值基本一致，具有比较高的客观性。