基于GF-2影像的沈阳市黑臭水体遥感分级识别

• 作者: 七珂珂 姚月 李家国 杨崇 申茜 罗小军
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 城市黑臭水体 黑臭水体分级指数 光谱特征 高分二号 沈阳市
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 424-434
• 页数: 11页
• 分类号: TP701
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.2.0424

摘要

城市黑臭水体遥感分级识别对于黑臭水体的监管及治理具有重要作用.针对目前黑臭水体遥感识别算法无法对河流黑臭程度分级这一问题,在沈阳市建成区内开展野外实验,对比分析一般水体、轻度黑臭水体和重度黑臭水体的反射率光谱差异,利用绿波段反射率的基线差值与红波段反射率之比,提出了一种城市黑臭水体遥感分级指数BOCI (Black and Odorous water Classification Index)模型.首先采用实测光谱数据对BOCI模型检验,并将其与改进后归一化比值模型进行对比,结果表明,BOCI模型具有更高的黑臭水体识别精度,且可以将重度黑臭水体与轻度黑臭水体区分开,解决了现有模型无法对黑臭水体污染程度分级的问题;然后将BOCI模型应用于沈阳市同步GF-2影像进一步检验,同样取得了较高的识别精度;最后将该模型应用于2015～2018年4景GF-2影像,对研究区内黑臭水体进行动态监测,结果显示,新开河、南运河和满堂河黑臭现象逐步得到改善,辉山明渠黑臭现象依然很严峻.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李家国	中国科学院遥感与数字地球研究所	26	137	5.0	11.0
2	申茜	中国科学院遥感与数字地球研究所	24	333	9.0	18.0
3	罗小军	西南交通大学地球科学与环境工程学院	14	197	7.0	14.0
4	七珂珂	西南交通大学地球科学与环境工程学院	2	1	1.0	1.0
8	姚月	中国科学院遥感与数字地球研究所	1	0	0.0	0.0
9	杨崇	西南交通大学地球科学与环境工程学院	2	0	0.0	0.0