| 高分二号的沈阳市黑臭水体遥感识别 |
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| 引用本文： | 姚月,申茜,朱利,高红杰,曹红业,韩惠,孙建国,李俊生.高分二号的沈阳市黑臭水体遥感识别[J].遥感学报,2019,23(2):230-242. |
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| 作者姓名： | 姚月 申茜 朱利 高红杰 曹红业 韩惠 孙建国 李俊生 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070;中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094,中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094,环境保护部 卫星环境应用中心, 北京 100094,中国环境科学研究院, 北京 100012,重庆欣荣土地房屋勘测技术研究所, 重庆 400020,兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070,兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070,中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094 |
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| 基金项目： | 中国科学院战略性先导科技专项资金（编号：XDA19040302）；国家自然科学基金（编号：41571361）；基于卫星的沈阳等东北城市黑臭水体遥感识别及黑臭水体污染来源分析研究（编号：2017YSKY-006）；国家水体污染控制与治理科技重大专项（编号：2017ZX07302-003）；“城市黑臭水体遥感监管关键技术先期研究”课题（编号：2016SZXHC） |
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| 摘 要： | 中国城市黑臭水体情况严重,基于遥感监测黑臭水体刚刚起步,很多问题待解决。以沈阳市城市建成区内主要河流为研究区,于2015年—2016年开展地面调查,获取了浑河和蒲河46个一般水体的样点,和辉山明渠、满堂河、细河以及微山湖路附近、丁香湖北部50个黑臭水体的样点数据,包括水面光谱和主要水质参数。分析了黑臭水体与一般水体的光谱特征,发现城市黑臭水体反射率光谱在绿光—红光波段变化比一般水体平缓,基于这一特点提出了一种基于反射率光谱指数BOI(Black and Odorous water Index)的黑臭水体识别模型,并将其与红绿波段比值指数进行对比,具有更好的识别精度。结果表明:(1)基于遥感反射率(Rrs)计算的BOI小于0.065时,可判为黑臭水体。(2)由于GF2水体图像精确大气校正存在困难,可以利用瑞利散射校正反射率(Rrc)替代R_(rs),BOI小于阈值0.05时,可判别为黑臭水体;同时模拟证明,当气溶胶光学厚度逐渐增大时,黑臭水体与一般水体的光谱差异将逐渐减小,因此这种方法主要适用于比较清晰的图像、气溶胶光学厚度比较小(如AOT(550)≤0.5时)。(3)基于R_(rc)的BOI模型可以较好的应用于GF2图像上,具有较好的识别精度。对2015年—2016年3景GF-2影像提取的结果显示,满堂河和新开河黑臭现象得到逐步改善,辉山明渠黑臭现象依然严峻。本文发展的黑臭水体遥感识别算法主要是基于沈阳黑臭水体的光谱特征,仅在沈阳市进行了验证,将来还需在其他城市进一步验证,并且需要更多地考虑多种因素对水体反射率的影响。
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| 关 键 词： | GF-2 城市黑臭水体 黑臭水体指数 BOI 遥感识别 |
| 收稿时间： | 2017/11/8 0:00:00 |
Remote sensing identification of urban black-odor water bodies in Shenyang city based on GF-2 image |
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| YAO Yue,SHEN Qian,ZHU Li,GAO Hongjie,CAO Hongye,HAN Hui,SUN Jianguo and LI Junsheng.Remote sensing identification of urban black-odor water bodies in Shenyang city based on GF-2 image[J].Journal of Remote Sensing,2019,23(2):230-242. |
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| Authors: | YAO Yue SHEN Qian ZHU Li GAO Hongjie CAO Hongye HAN Hui SUN Jianguo and LI Junsheng |
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| Institution: | Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China,Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China,Satellite Environment Center, Ministry Of Environmental Protection, Beijing 100094, China,Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China,Xinrong Land and Housing Investigation and Techniques Institute, Chongqing 400020, China,Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China,Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China;Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China and Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | GF-2 urban black-odor water bodies Black-Odor water Index BOI remote sensing recognition |
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