为什么多光谱/高光谱相机（400-1000nm）波段“看得见“紫外区的污染物？
一个令人困惑的现象
如果你查阅水质监测的技术参数，会发现一个有趣的现象：
污染物的"身&份&证照片"（特征吸收峰）其实长在紫外区：
COD（化学需氧量）：主要在 254nm 附近有强吸收
氨氮：特征吸收在 200-230nm 区间
总磷、总氮：敏感波段多在 350nm 以下
这就引出了一个关键问题：为什么无人机多光谱和高光谱不使用紫外波段，却仍能监测这些污染物？
答案是：这不是"直接拍照"，而是"逻辑推理"——就像你虽然没看见某人进门，但能通过门口的脚印、温度变化、气味残留推断出"有人来过"。
核心技术原理:与光学活性物质的统计学相关性逻辑
180-350nm 紫外区：光子能量高，可激发有机物中的共轭双键、羰基、羟基，以及无机物中的含氮 / 磷官能团发生电子跃迁，因此 COD（有机物）、氨氮（-NH₃）、总磷（PO₄³⁻）等在紫外区有明确的特征吸收峰。
400-900nm 为可见光 - 近红外区：光子能量低，仅能激发分子的振动跃迁（如氢键、分子转动），无法激发COD、氨氮、总磷、总氮的电子跃迁，所以在该波段既没有电子跃迁产生的特征吸收峰，也没有足够强的振动跃迁信号，因此无直接可检测的光谱特征。
COD等与光学活性物质的统计学相关性逻辑：光学活性物质（CDOM、SS、藻类色素）是 400-900nm 波段的 “光谱响应载体"，它们与 COD、氨氮、总磷、总氮的相关性，本质是物质存在的伴生关系或因果关系，具体对应如下：
从"直接识别"到"关联反演"实现路径
400-900nm波长核心原理是通过间接关联模型反演，而非直接检测目标物的特征紫外吸收峰。具体实现路径可以分为以下 4 个关键环节：
1. 利用目标指标与水体光学活性物质的相关性
COD、氨氮、总磷、总氮等指标本身在 400-900nm 可见光 - 近红外波段没有明显特征吸收，但这些指标会与水体中有色可溶性有机物（CDOM）、悬浮物（SS）、藻类色素等光学活性物质存在显著的统计学相关性。
例如：COD 的含量与水体中 CDOM 的浓度正相关，而 CDOM 在 400-600nm 波段有强烈的吸收特征；总磷、总氮的含量会影响藻类繁殖，进而改变水体在 600-700nm 波段的散射和吸收特性。多光谱设备通过采集 400-900nm 的光谱数据，即可捕捉这些光学活性物质的信号，为反演目标指标提供基础数据。
2、构建基于大量样本的数学反演模型
建基于大量样本的数学反演模型设备厂商通过现场实测 + 实验室分析的方式，建立光谱数据与目标指标的定量关联模型。
3、规避紫外波段在线监测的技术短板
180-350nm 紫外波段的光在水体中存在穿透性差、易受干扰、设备维护成本高的问题，不适合长期实时在线监测：
紫外光在水中衰减极快，尤其是浊度较高的水体，有效检测路径短，难以实现大范围、高精度的测量；
紫外波段易受水中硝酸盐、亚硝酸盐等物质的干扰，且需要石英材质的光学窗口，易被水体中的油污、微生物污染，需要频繁清洗校准；
而 400-900nm 的可见光 - 近红外光穿透性强，光学组件可采用更耐用的玻璃材质，维护周期长，更适配在线监测的场景需求。
4、结合辅助参数进行模型修正
为了提升反演精度，设备通常会集成温度、浊度、pH等辅助传感器，对模型结果进行实时修正。例如：
温度升高会导致水体光学特性变化，进而影响光谱信号；
高浊度水体的散射效应会掩盖 CDOM 的吸收信号，通过浊度数据可以对光谱数据进行补偿，减少测量误差。
小结
这种间接反演的方式，精度会受水体基质的影响 —— 不同流域、不同污染类型的水体，光学活性物质与目标指标的关联规律不同。因此厂商会针对不同应用场景优化模型参数，部分设备还支持用户上传本地水样数据进行模型定制。
