[发明专利]一种基于光谱指数模型的黑臭水体识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于光谱指数模型的黑臭水体识别方法及系统，包括：对选取的高空间分辨率遥感图像进行处理，将处理后得到的融合后的遥感反射率图像对应的河流水系矢量文件或者掩膜文件叠加到融合后的遥感反射率图像中，提取融合后的遥感反射率图像中的河流，得到河流遥感图像；获取河流遥感图像中每个像元的蓝、绿、红和近红外波段，依据这些波段和预设的光谱指数模型计算黑臭光谱指数；依据每个像元的光谱指数、预设的第一阈值和第二阈值的关系确定每个像元对应的水体的类别。采用本实施例中的黑臭光谱指数模型，识别出的城市河流的黑臭光谱指数更加准确，并且将河流的水体类别区分为重度黑臭、轻度黑臭和一般水体，对水体的区分更加的细致。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理领域，尤其涉及一种基于光谱指数模型的黑臭水体识别方法及系统。

背景技术

城市黑臭水体是指城市建设城区内，呈现令人不悦的颜色和/或散发令人不适气味的统称。随着城市化的快速发展，人口密度急剧增加，大量生活污水、工业废水被排放至城市河道中，造成城市水体水质日益恶化，部分水体甚至出现严重的季节性或终年黑臭现象，对城市河流的生态系统带来了很大的压力，对城市居民的健康及日常生活造成危害，对城市景观及城市发展造成恶劣影响。面对十份严峻的水体污染状况，整治黑臭水体、控制和治理城市水体污染已经刻不容缓。

目前，城市黑臭水体的识别主要依靠常规的地面监测方法，然而这种方法需要布设大量的人工监测点位，不仅浪费大量的人力、物力和财力，也无法做到长时间跟踪监测，并且，获得的水环境信息也有很大的局限性。

现有技术中，通常采用卫星遥感技术对城市水系进行监测，但是对于从卫星遥感图像中识别出黑臭水体，目前用到的识别方法准确率不高，而且，对水系黑臭程度的划分也不细致。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于光谱指数模型的黑臭水体识别方法及系统，通过本发明实施例提出的光谱指数模型计算得到的黑臭光谱指数，更加准确，并且，通过确定第一阈值和第二阈值，将水体划分为重度黑臭水体、轻度黑臭水体和一般水体，对水体黑臭程度的划分更加的细致。

本发明实施例提供的一种基于光谱指数模型的黑臭水体识别方法，可以包括：

获取符合预设规则的高空间分辨率遥感图像；所述高空间分辨率遥感图像包括：全色遥感图像和多光谱遥感图像；

对所述高空间分辨率遥感图像进行预处理，得到遥感反射率图像；所述遥感反射率图像包括：全色遥感反射率图像和多光谱遥感反射率图像；

将所述全色遥感反射率图像和所述多光谱遥感反射率图像进行融合，得到融合后的遥感反射率图像；

将所述融合后的遥感反射率图像对应的河流水系矢量文件或者掩膜文件叠加到所述融合后的遥感反射率图像中，提取出所述融合后的遥感反射率图像中的河流，得到河流遥感图像；

获取所述河流遥感图像中每个像元的蓝、绿、红和近红外波段，并依据所述波段和预设的光谱指数模型计算黑臭光谱指数；

光谱指数模型：

其中，b₁为蓝光波段、b₂为绿光波段、b₃为红光波段和b₄为近红外波段；

依据每个像元的光谱指数H、预设的第一阈值n₁和第二阈值n₂的关系，确定所述每个像元对应的水体的类别；所述类别包括：重度黑臭水体、轻度黑臭水体和一般水体。

可选的，所述预设的规则包括：

所述高空间分辨率遥感图像在预设的云量范围内，并且所述高空间分辨率遥感图像覆盖研究区域的范围。

可选的，对所述高空间分辨率遥感图像进行预处理包括：