CN116702065B - 基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法及***，涉及水体污染监测领域，对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别实现城乡水体进行精细化提取并得到水体分布数据，根据高分辨率遥感影像数据计算得到表观反射率，接着精确校正得到地表反射率，基于黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数和绿光单波段进行波段合成构建黑臭水体识别模型进行随机森林分类处理，由此得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图。本发明能够得到研究区的水体分布及水体级别数据，实现了黑臭水体精确细分，具有监测手段高效、数据全面、精度可靠等优点。
Description
技术领域
本发明涉及水体污染监测领域，尤其涉及一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法及***。
背景技术
黑臭水体指颜色发黑和(或)散发着令人不适的恶臭气味水体的统称，黑臭水体监测治理的对象逐步从建成区延伸到农村地区，从大面积黑臭水体扩展到细小黑臭水体。
目前针对城乡黑臭水体的识别，主要是通过群众上报和资料收集对监测区域合理布置监测点，从而进行实地考察并获取透明度、溶解氧、氧化还原电位、氨氮等评价指标的方法，这种传统方法监测点分散，不能全面反映整个城市水质状况的问题；此外，需要现场采集水样，耗时费力，效率低下，具有很大的局限性。卫星遥感技术具有监测范围广、成本低、时效性强等优势，在水生态环境保护、水体污染控制与治理、水环境灾害监测和预警方面得到了广泛应用。近年来，也有越来越多的学者将关注点转移到黑臭水体遥感监测上面；但是城乡水体存在具有河道复杂且易被部分高层建筑和沿河植被阴影遮盖，水体精细化提取识别是技术的难点；高分影像设计之初的用途是实现目视解译和分类识别，其辐射定标精度满足不了精确大气校正要求，此外高分影像本身缺乏短波红外波段，加上水体本身就接近暗目标像元，表征水体污染性体质包括有地表反射率等数据，其仅通过高分影像很难准确或全部获取。
发明内容
本发明的目的在于克服解决传统监测方法难以全面覆盖城市河流、反映整体水质情况的技术问题，提供一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法及***，对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别实现城乡水体进行精细化提取并得到水体分布数据，根据高分辨率遥感影像数据计算得到表观反射率，接着精确校正得到地表反射率，基于黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数和绿光单波段进行波段合成构建黑臭水体识别模型进行随机森林分类处理，由此得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其方法包括：
S1、获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品；
S2、基于高分辨率遥感影像数据按照如下方法计算得到表观反射率：
S21、根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度值按照如下方法计算得到天顶光谱辐亮度：
Li＝DN×gaini+offsati；其中Li为谱段i图像灰度值所对应的天顶光谱辐亮度，DN为高分辨率遥感影像数据的图像灰度值，gaini为谱段i的增益绝对辐射校正系数，offsati为谱段i的偏置绝对辐射校正系数；
S22、根据天顶光谱辐亮度按照如下方法计算得到表观反射率：
其中ρi为谱段i的表观反射率，d为日地距离，E0，i为谱段i大气层外太阳光谱辐照度，θ为太阳高度角；
S3、选择研究区内近期不变地物为样本数据，样本数据的地物样本采集获取得到地物样本各谱段i地表反射率数据，按照步骤S2方法计算获取地物样各谱段i表观反射率数据；构建相对辐射归一化大气校正模型，相对辐射归一化大气校正模型对地物样本谱段i表观反射率数据、谱段i地表反射率数据按照像元对应并进行两者回归拟合得到两者的关系数据，利用样本数据对相对辐射归一化大气校正模型进行模型训练；
将高分辨率遥感影像数据的谱段i表观反射率输入到相对辐射归一化大气校正模型中得到高分辨率遥感影像数据所对应的谱段i地表反射率，由此得到高分辨率地表反射率产品；
S4、构建CE-Net水体提取模型，在CE-Net水体提取模型中输入研究区的高分辨率遥感影像数据，CE-Net水体提取模型对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据；基于研究区的水体分布数据、高分辨率地表反射率产品，并掩膜提取得到研究区内水体对应地表反射率分布数据库；按照如下方法计算得到黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI，并提取绿光单波段数据：
其中ρ(B)表示谱段i为蓝光波段的地表反射率，ρ(G)表示谱段i为绿光波段的地表反射率，ρ(R)表示谱段i为红光波段的地表反射率，λR、λG和λB分别表示谱段i为红光、绿光和蓝光波段的中心波长；
S5、采集研究区水体的水样进行水体分级检测并以此构建黑臭水体样本数据集，水体级别包括重度黑臭、轻度黑臭、正常水体，按照步骤S4方法得到水样所对应的黑臭水体指数BOI(英文全称为Black and Odorous waterIndex，简称BOI)、归一化黑臭水体指数NDBWI(英文全称为Normalized difference black-odorous water index，简称NDBWI)、水体清洁指数WCI(英文全称为Water Cleanliness Index，简称WCI)、绿光单波段数据，以水样所对应的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据、水样的水体级别构建包含随机森林分类方法的黑臭水体识别模型并进行模型训练；将研究区水体区域的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据输入到黑臭水体识别模型中，得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图。
为了更好地实现本发明基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，在方法S5中，按照时间获取研究区的高分辨率遥感影像数据并依次得到按时间分布研究区水体区域的水体级别数据，进而得到研究区水体区域的水体级别时空数据并由此得到研究区水体区域水体时空分布图。
优选地，在方法S1中，高分辨率遥感影像数据为包含元数据文件的亚米级高分辨率遥感影像数据，高分辨率遥感影像数据经过包括图像优化、正射校正、图像融合、几何校正和裁剪在内的预处理，预处理过程保持原始位深；地表反射率产品为Sentinel-2的L2A地表反射率产品。
优选地，在方法S4中，CE-Net水体提取模型由编码器模块、上下文提取器模块、特征解码器模块依次组成，编码器模块用于提取影像中的水体特征信息，水体特征信息包括光谱特征，上下文提取器模块用于捕获多尺度深层空间信息，特征解码器模块用于恢复特征并输出水体识别结果。
优选地，在高分辨率遥感影像数据输入相对辐射归一化大气校正模型之前进行水体区域中包含阴影、水生植物、耀斑、水华浮澡在内覆盖区域的剔除处理。
优选地，在方法S4中，CE-Net水体提取模型内部包含有研究区的行政边界、流域分布数据、水系分布数据在内的原始数据。
一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测***，包括数据采集输入模块、计算处理***和数据输出模块，数据采集输入模块，用于采集获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品；计算处理***包括表观反射率计算模块、相对辐射归一化大气校正模型、CE-Net水体提取模型和黑臭水体识别模型；表观反射率计算模块用于根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度计算得到天顶光谱辐亮度及表观反射率，相对辐射归一化大气校正模型用于根据谱段i表观反射率校正得到所对应的谱段i地表反射率；CE-Net水体提取模型用于对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据并计算得到黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数并提取绿光单波段数据；黑臭水体识别模型用于根据黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数、绿光单波段数据得到研究区水体区域的水体级别数据；数据输出模块用于输出水体级别数据并制作可视化图表。
本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别实现城乡水体进行精细化提取并得到水体分布数据，根据高分辨率遥感影像数据计算得到表观反射率，接着精确校正得到地表反射率，基于黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数和绿光单波段进行波段合成构建黑臭水体识别模型进行随机森林分类处理，由此得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图，具有监测手段高效、数据全面、精度可靠等优点。
附图说明
图1为本发明基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法的方法流程示意图；
图2为本发明基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法的原理示意图；
图3为实施例中蓝光波段的表观反射率数据结果图；
图4为实施例中绿光波段的表观反射率数据结果图；
图5为实施例中红光波段的表观反射率数据结果图；
图6为实施例中研究区水体的水样样本点空间分布图；
图7为实施例中研究区的水体分布图；
图8为实施例中研究区的黑臭水体分布图
图9为本发明基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测***的原理结构框图；
图10为实施例中列举一个大气层外太阳光谱辐照度曲线的示例；
图11为实施例中CE-Net水体提取模型的原理结构框图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明：
实施示例
如图1～图8所示，一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其方法包括：
S1、获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品，高分辨率遥感影像数据中记录有谱段i的增益绝对辐射校正系数gaini和谱段i的偏置绝对辐射校正系数。
在一些实施中，高分辨率遥感影像数据为包含元数据文件的亚米级高分辨率遥感影像数据(在待监测时段内获取研究区内无云、质量较优的国产主流亚米级高分辨率遥感影像数据，如高分二号、吉林一号等)，高分辨率遥感影像数据经过包括图像优化、正射校正、图像融合、几何校正和裁剪在内的预处理，预处理过程保持原始位深。地表反射率产品为Sentinel-2的L2A地表反射率产品(可以通过GEE或Copernicus Open Access Hub等平台获取)。高分辨率遥感影像数据在L1级产品的基础上，一方面先经过控制点和同名点采集与优化、正射校正、图像融合、几何校正和裁剪等预处理得到保持原始位深的产品；另一方面保存L1级产品的元数据文件(mate.xml)以供后续大气校正使用。
S2、基于高分辨率遥感影像数据按照如下方法计算得到表观反射率：
S21、根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度值按照如下方法计算得到天顶光谱辐亮度：
Li＝DN×gaini+offsati；其中Li为谱段i图像灰度值所对应的天顶光谱辐亮度(单位为w/(m2·sr·μm))，DN为高分辨率遥感影像数据的图像灰度值，gaini为谱段i的增益绝对辐射校正系数，offsati为谱段i的偏置绝对辐射校正系数，谱段i的增益绝对辐射校正系数、谱段i的偏置绝对辐射校正系数存储在高分辨率遥感影像数据中(一般存储记录于元数据文件)，例如绝对辐射校正信息记录在L1级产品(高分辨率遥感影像数据)的元数据文件中，谱段的增益gain和偏置offset分别记录在元数据文件的<AbsCalibrationGain>和<AbsCalibrationBias>中分别注释标注。
S22、根据天顶光谱辐亮度按照如下方法计算得到表观反射率：
其中ρi为谱段i的表观反射率，无量纲；d为日地距离(天文单位)，E0，i为谱段i大气层外太阳光谱辐照度(单位为W/(m^2·μm))，θ为太阳高度角(单位为°，太阳高度角记录在高分辨率遥感影像数据的元数据文件<SolarElevation>中)。高分辨率遥感影像数据中记录有各个波段(即谱段i)大气外太阳光辐照度E0，i，一般而言国产主流高分辨率卫星的产品手册或者用户手册都提供计算好的各个波段大气外太阳光辐照度E0,i，大气外太阳光辐照度E0，i是根据MODTRAN所带的太阳光谱辐照度曲线数据文件NEWKUR.dat，结合卫星传感器各波段的光谱响应函数计算得到，如图10所示。
S3、构建研究区的地物为样本数据，样本数据的地物样本采集获取得到地物样本所对应的谱段i地表反射率数据，按照步骤S2方法计算获取地物样本所对应的谱段i表观反射率数据。构建相对辐射归一化大气校正模型，相对辐射归一化大气校正模型对地物样本谱段i表观反射率数据、谱段i地表反射率数据按照像元对应并进行两者回归拟合得到两者的关系数据，利用样本数据对相对辐射归一化大气校正模型进行模型训练。在一些实施例中，相对辐射归一化大气校正模型可以采用如下方法进行模型训练：
A、选择相对应(或相近时间)Sentinel-2的L2A地表反射率产品作为辅助产品，主要基于两个因素：一是Sentinel-2辐射定标精度较高，空间分辨率高(10m)，且地表反射率产品公认具有较高的精度；二是高分二号、吉林一号亚米卫星的波段设置和光谱响应函数与sentinel-2较为一致，使得波段观测的地物反射率相关性较强。
B、选取样本：在图像中选取一些短期内不会变化的地物(如建筑物屋顶、道路、裸土、操场等)，假设这些地物的Sentinel-2地表反射率与高分影像的地物反射率使近似不变的，即可以把一个Sentinel-2像元的地表反射率值赋值给该像元对应的所有高分影像的像元。回归拟合构建时的单个样本采用一个点表示：用矩形框裁剪高分影像，裁剪出来的所有高分像元均转成一个样本点(像元中心点)，提取所有样本点的地表反射率值(Sentinel-2影像)和TOA值(高分影像对应计算出的表观反射率)。
在选取样本是应注意以下事项：一是，检查高分辨率数据与辅助sentinel-2数据的空间位置是否偏移；二是，样本选取时，单个样本采用一个矩形框表示，且矩形框大小确保在一个Sentinel-2像元内；三是，选取的样本在sentinel-2影像中尽可能是纯净像元，这要求该像元对应的地物尽可能的大，选取的像元周边都是该地物；四是，选取的样本在高分影像中尽可能是同质均一的；五是，样本尽可能覆盖多种不同的色彩。
C、利用所有样本(点样本)的地表反射率值(注意的是：Sentinel-2地表反射率数据，乘以0.0001系数，转换为小数)与其TOA值(高分影像对应计算出的表观反射率)，进行回归拟合得到两者的关系数据。
将高分辨率遥感影像数据的谱段i表观反射率输入到相对辐射归一化大气校正模型中得到高分辨率遥感影像数据所对应的谱段i地表反射率(优选地，在高分辨率遥感影像数据输入相对辐射归一化大气校正模型之前进行水体区域中包含阴影、水生植物、耀斑、水华浮澡在内覆盖区域的剔除处理)，由此得到高分辨率地表反射率产品。
S4、构建CE-Net水体提取模型(优选地，CE-Net水体提取模型内部包含有研究区的行政边界、流域分布数据、水系分布数据在内的原始数据。)，在CE-Net水体提取模型中输入研究区的高分辨率遥感影像数据，CE-Net水体提取模型对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据。如图11所示，CE-Net水体提取模型由编码器模块、上下文提取器模块、特征解码器模块依次组成，编码器模块用于提取影像中的水体特征信息，水体特征信息包括光谱特征，上下文提取器模块用于捕获多尺度深层空间信息，特征解码器模块用于恢复特征并输出水体识别结果(如图6所示)。CE-Net水体提取模型训练阶段的数据输入包括固定大小的影像切片和对应的样本标签，预测阶段的输出为全域的水体识别结果，CE-Net水体提取模型可实现了不同类型水系的精细化提取识别，获得的水域提取结果具有较好的拓扑连接性和完整性。基于研究区的水体分布数据、高分辨率地表反射率产品，并掩膜提取得到研究区内水体对应地表反射率分布数据库；按照如下方法计算得到黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI，并提取绿光单波段数据：
其中ρ(B)表示谱段i为蓝光波段的地表反射率，ρ(G)表示谱段i为绿光波段的地表反射率，ρ(R)表示谱段i为红光波段的地表反射率，λR、λG和λB分别表示谱段i为红光、绿光和蓝光波段的中心波长。
S5、采集研究区水体的水样进行水体分级检测并以此构建黑臭水体样本数据集，在研究区选择水样时要覆盖重点水体区域或需关注的水域区域，同时也要保证构建“重度黑臭”“轻度黑臭”“正常水体”的样本量，图6所示，图6中的整体区域位研究区，研究区包括水体区域(包括河流、水流)、地物(如建筑物屋顶、道路、操场等)，选择水样的样本点位进行检测，水体级别包括重度黑臭、轻度黑臭、正常水体。按照步骤S4方法得到水样所对应的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据，以水样所对应的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据、水样的水体级别构建包含随机森林分类方法的黑臭水体识别模型并进行模型训练。将研究区水体区域的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据输入到黑臭水体识别模型中，得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图(如图7所示)。
在一些实施例中，本发明可以按照时间获取研究区的高分辨率遥感影像数据并依次得到按时间分布研究区水体区域的水体级别数据，进而得到研究区水体区域的水体级别时空数据并由此得到研究区水体区域水体时空分布图。
本发明通过挖掘遥感影像中水体多尺度深度信息的上下文编解码网络(CE-Net)模型自动提取城乡水体，并借助相近时间的高精度地表反射率数据(Sentinel-2 L2A)，对高分影像进行相对辐射归一化大气校正，缓解了基于FLAASH等大气校正造成的高分影像水体地表反射率不准确的问题。对黑臭水体的监测提供了更细化的分类标准，提供了将黑臭水体进一步细分为重度黑臭和轻度黑臭的方法，分类结果更有意义；本发明采取机器学习的方法充分挖掘原始数据间的规律，提高模型的预测精度。
如图9所示，一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测***，包括数据采集输入模块、计算处理***和数据输出模块，数据采集输入模块，用于采集获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品；计算处理***包括表观反射率计算模块、相对辐射归一化大气校正模型、CE-Net水体提取模型和黑臭水体识别模型；表观反射率计算模块用于根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度计算得到天顶光谱辐亮度及表观反射率，相对辐射归一化大气校正模型用于根据谱段i表观反射率校正得到所对应的谱段i地表反射率；CE-Net水体提取模型用于对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据并计算得到黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数并提取绿光单波段数据；黑臭水体识别模型用于根据黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数、绿光单波段数据得到研究区水体区域的水体级别数据；数据输出模块用于输出水体级别数据，并制作如图8所示的可视化图表。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：其方法包括：
S1、获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品；
S2、基于高分辨率遥感影像数据按照如下方法计算得到表观反射率：
S21、根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度值按照如下方法计算得到天顶光谱辐亮度：
Li＝DN×gaini+offsati；其中Li为谱段i图像灰度值所对应的天顶光谱辐亮度，DN为高分辨率遥感影像数据的图像灰度值，gaini为谱段i的增益绝对辐射校正系数，offsati为谱段i的偏置绝对辐射校正系数；
S22、根据天顶光谱辐亮度按照如下方法计算得到表观反射率：
其中ρi为谱段i的表观反射率，d为日地距离，E0，i为谱段i大气层外太阳光谱辐照度，θ为太阳高度角；
S3、选择研究区内近期不变地物为样本数据，样本数据的地物样本采集获取得到地物样本各谱段i地表反射率数据，按照步骤S2方法计算获取地物样本各谱段i表观反射率数据；构建相对辐射归一化大气校正模型，相对辐射归一化大气校正模型对地物样本谱段i表观反射率数据、谱段i地表反射率数据按照像元对应并进行两者回归拟合得到两者的关系数据，利用样本数据对相对辐射归一化大气校正模型进行模型训练；
将高分辨率遥感影像数据的谱段i表观反射率输入到相对辐射归一化大气校正模型中得到高分辨率遥感影像数据所对应的谱段i地表反射率，由此得到高分辨率地表反射率产品；
S4、构建CE-Net水体提取模型，在CE-Net水体提取模型中输入研究区的高分辨率遥感影像数据，CE-Net水体提取模型对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据；基于研究区的水体分布数据、高分辨率地表反射率产品，掩膜提取得到研究区内水体对应地表反射率分布数据库；按照如下方法计算得到黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI，并提取绿光单波段数据：
其中ρ(B)表示谱段i为蓝光波段的地表反射率，ρ(G)表示谱段i为绿光波段的地表反射率，ρ(R)表示谱段i为红光波段的地表反射率，λR、λG和λB分别表示谱段i为红光、绿光和蓝光波段的中心波长；
S5、采集研究区水体的水样进行水体分级检测并以此构建黑臭水体地面样本数据集，水体级别包括重度黑臭、轻度黑臭、正常水体，按照步骤S4方法得到水样所对应的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据，以水样所对应的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据、水样的水体级别构建包含随机森林分类方法的黑臭水体识别模型并进行模型训练；将研究区水体区域的黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI、绿光单波段数据输入到黑臭水体识别模型中，得到研究区水体区域的水体级别数据及水体级别空间分布图。
2.按照权利要求1所述的基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：在方法S5中，按照时间获取研究区的高分辨率遥感影像数据并依次得到按时间分布研究区水体区域的水体级别数据，进而得到研究区水体区域的水体级别时空数据并由此得到研究区水体区域水体时空分布图。
3.按照权利要求1所述的基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：在方法S1中，高分辨率遥感影像数据为包含元数据文件的亚米级高分辨率遥感影像数据，高分辨率遥感影像数据经过包括图像优化、正射校正、图像融合、几何校正和裁剪在内的预处理，预处理过程保持原始位深；地表反射率产品为Sentinel-2的L2A地表反射率产品。
4.按照权利要求1所述的基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：在方法S4中，CE-Net水体提取模型由编码器模块、上下文提取器模块、特征解码器模块依次组成，编码器模块用于提取影像中的水体特征信息，水体特征信息包括光谱特征，上下文提取器模块用于捕获多尺度深层空间信息，特征解码器模块用于恢复特征并输出水体识别结果。
5.按照权利要求1所述的基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：在高分辨率遥感影像数据输入相对辐射归一化大气校正模型之前进行水体区域中包含阴影、水生植物、耀斑、水华浮澡在内覆盖区域的剔除处理。
6.按照权利要求1所述的基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法，其特征在于：在方法S4中，CE-Net水体提取模型内部包含有研究区的行政边界、流域分布数据、水系分布数据在内的原始数据。
7.一种基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测***，其特征在于：包括数据采集输入模块、计算处理***和数据输出模块，数据采集输入模块，用于采集获取研究区的高分辨率遥感影像数据、与高分辨率遥感影像数据对应的地表反射率产品；计算处理***包括表观反射率计算模块、相对辐射归一化大气校正模型、CE-Net水体提取模型和黑臭水体识别模型；表观反射率计算模块用于根据高分辨率遥感影像数据的图像灰度计算得到天顶光谱辐亮度及表观反射率，按照如下方法计算得到天顶光谱辐亮度：
Li＝DN×gaini+offsati；其中Li为谱段i图像灰度值所对应的天顶光谱辐亮度，DN为高分辨率遥感影像数据的图像灰度值，gaini为谱段i的增益绝对辐射校正系数，offsati为谱段i的偏置绝对辐射校正系数；
按照如下方法计算得到表观反射率：
其中ρi为i谱段i的表观反射率，d为日地距离，E0，i为谱段i大气层外太阳光谱辐照度，θ为太阳高度角；
相对辐射归一化大气校正模型用于根据谱段i表观反射率校正得到所对应的谱段i地表反射率；CE-Net水体提取模型用于对高分辨率遥感影像数据中水体特征识别并得到研究区的水体分布数据并计算得到黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数并提取绿光单波段数据；按照如下方法计算得到黑臭水体指数BOI、归一化黑臭水体指数NDBWI、水体清洁指数WCI，并提取绿光单波段数据：
其中ρ(B)表示谱段i为蓝光波段的地表反射率，ρ(G)表示谱段i为绿光波段的地表反射率，ρ(R)表示谱段i为红光波段的地表反射率，λR、λG和λB分别表示谱段i为红光、绿光和蓝光波段的中心波长；
黑臭水体识别模型用于根据黑臭水体指数、归一化黑臭水体指数、水体清洁指数、绿光单波段数据得到研究区水体区域的水体级别数据；数据输出模块用于输出水体级别数据并制作可视化图表。
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