[发明专利]一种基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法

说明书

本发明属于水环境监测技术领域，具体涉及一种基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法，本发明利用特征融合机制，将不同特征设置不同的权重，判别黑臭水体，本发明的方法不仅可以提高黑臭水体识别率，避免单个判断指标阈值的主观性、单一性（容易漏检、错检），且粗略判断黑臭类别和程度，省时省力。

技术领域

本发明属于水环境监测技术领域，具体涉及一种基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法。

背景技术

黑臭水体主要由于生活污水、农产品加工、污染物等，导致水中的有机物缺氧腐败，产生硫化氢、氨和带异味易挥发的气体，并在挥发中带入污泥，从而导致又黑又臭。目前，国内外多关注于黑臭的产生机制、生态修复方面，对利用遥感识别监测的方法研究较少。而目前我国多采用实地调查+水质测量的方式来判断黑臭水体，肉眼上通过观察水体颜色是否异常、是否浑浊、是否不流动；是否有异味；实地采样水体，测水质（透明度、有机悬浮物浓度等）与黑臭水体指标对比，从而判断是否为黑臭水体。该方法费时费力、效率低、还易受主观影响，导致误判、漏判。

目前遥感监测黑臭水体的主要方法是基于敏感波段利用差值、比值等方法，设立阈值判别黑臭水体；色度法，通过阈值分割的方法进行黑臭水体提取。选定的阈值都是依赖主观经验进行判断，缺少统一标准，而且黑臭水体不仅仅表现为“黑”，还有“臭”，以黑色为指标提取黑臭水体，会造成“臭”而不“黑”的水体被漏提的结果。同时，导致黑臭的因素是多样的，以单一水质参数作为评判标准，对局部小范围水体有效，但对其他与其黑臭形成原因不同的水体，识别效果较低。

发明内容

本发明目的是为了克服现有技术的不足而提供一种基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法，本发明利用特征融合机制，将不同特征设置不同的权重，判别黑臭水体，本发明的方法不仅可以提高黑臭水体识别率，还可以粗略判断黑臭类别和程度，对阵下药治理，省时省力，排查治理效率高，本发明的具体内容如下：

发明的目的在于提供一种基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法，其技术点在于：包括以下步骤：

步骤1，数据的获取：获取遥感影像和不同等级的黑臭水体光谱曲线；

步骤2，遥感影像的预处理：对步骤1中的高光谱遥感光谱数据进行预处理；

步骤3，遥感影像中水体数据的提取：对步骤2中预处理后的数据根据MNDWI指数提取预处理后的影像中水体部分，当MNDWI0时，为水体，并获取水体部分曲线；

步骤4，遥感影像中黑臭水体数据的提取：对步骤2中预处理后的数据利用BOI指数、WRI指数提取黑臭水体部分，当0.06≤WRI≤0.115，为黑臭水体，当BOI≤0.065，为黑臭水体；

步骤5，相似度判断：输入步骤1中获取的不同类型的黑臭水体光谱曲线，在特征谱段计算与步骤3中的识别的水体部分的曲线相似度η，当相似度η≥70%时，为黑臭水体；

步骤6，将步骤5获得的相似度η和步骤4获得的BOI指数、WRI指数和作为判别特征输入进行多源特征融合，最终得到判定结果。

在本发明的有的实施例中，本发明的基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法的步骤1中高光谱遥感光谱数据包括实测光谱数据和卫星高光谱数据。

在本发明的有的实施例中，本发明的基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法的步骤2中预处理的方式包括辐射校正、大气校正和几何校正。

在本发明的有的实施例中，本发明的基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法的步骤3中MNDWI指数的计算公式为：式中，r_Green和r_Mid-infrared分别为遥感影像绿波段、中红外波段预处理后遥感反射率值。

在本发明的有的实施例中，本发明的基于遥感影像的特征融合判别黑臭水体的方法的步骤4中BOI指数、WRI指数计算公式为：式中，r_red、 r_Green、r_blue分别为遥感影像红、绿、蓝外波段预处理后遥感反射率值。