一种城市黑臭水体监测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种城市黑臭水体监测方法和装置，涉及黑臭水体监测的技术领域，包括：获取待监测区域的多景影像数据，并对多景影像数据进行处理，得到地表反射率影像数据集和BOCI影像数据集；基于地表反射率影像数据集和待监测区域的预设河段矢量数据，确定出目标河段矢量数据；基于目标河段矢量数据，对BOCI影像数据集进行河段数分类和影像间归一化处理，得到目标影像数据集；基于城市黑臭水体遥感监测多层结构，根据目标影像数据集和预设参数确定出所述待监测区域内的黑臭河段，解决了现有城市黑臭水体监测无法实现长时间序列的工程化应用的技术问题。用的技术问题。用的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种城市黑臭水体监测方法和装置


[0001]本专利技术涉及黑臭水体监测的
，尤其是涉及一种城市黑臭水体监测方法和装置。

技术介绍

[0002]城市黑臭水体是指城市建成区内，呈现令人不悦的颜色和（或）散发令人不适气味的水体统称。所谓“黑臭”是水体有机污染的一种极端现象，是由于水体缺氧、有机物腐败而造成的，已经成为许多大中城市共同存在的环境污染问题。
[0003]目前国内外基于遥感影像的城市黑臭水体监测的算法思路主要为基于实地调查结果的相关参数，分析黑臭水体和正常水体的差异，找到进行区分的阈值，并在遥感影像上进行反演，再进行实地验证的研究层面思路，在实际工程化应用中存在很强的局限性。首先，相关阈值的确定为依据某次地面调查结果得到的绝对值，阈值在空间和时间范围上均无变化，进行基于遥感数据的城市黑臭水体工程化月度监测的精度很低。第二，仅针对单个像元进行相关参数的反演，使像素噪声无法被排除，且实际工程化应用的对象为河段，采用基于像素反演的参数进行判断会使精度大大降低。第三，城市黑臭水体的成因与社会经济因素密切相关，目前国内外的城市黑臭水体遥感监测大多依据遥感影像和实地观测的光谱、水色、水质参数等数据，并未引入污染源数据进行进一步分析。第四，很少考虑不同影像间的差异，实际工程化应用的输入数据为多景影像，不同影像的成像时间、质量均有差异，仅采用单一阈值会使精度大大降低。
[0004]针对上述问题，还未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种城市黑臭水体监测方法和装置，以缓解了现有城市黑臭水体监测无法实现长时间序列的工程化应用的技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种城市黑臭水体监测方法，包括：获取待监测区域的多景影像数据，并对所述多景影像数据进行处理，得到地表反射率影像数据集和BOCI影像数据集；基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，确定出目标河段矢量数据，其中，所述目标河段矢量数据用于表征所述待监测区域内的有效河段；基于目标河段矢量数据，对所述BOCI影像数据集进行河段数分类和影像间归一化处理，得到目标影像数据集，所述目标影像数据集包括：基准影像数据集和归一化影像数据集；基于城市黑臭水体遥感监测多层结构、所述目标影像数据集和预设参数确定出所述待监测区域内的黑臭河段，其中，所述预设参数包括：不同季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值，预设河段宽度，污染源辐射范围。
[0007]进一步地，所述城市黑臭水体遥感监测多层结构包括：像元层、水体层、河段层和场景层，所述像元层的特征参数为地表反射率，所述水体层的特征参数为BOCI，所述河段层的特征参数为河段宽度，所述场景层的特征参数为污染源辐射范围。
[0008]进一步地，对所述多景影像数据进行处理，得到地表反射率影像数据集和BOCI影像数据集，包括：对所述多景影像数据依次进行正射校正处理、大气校正处理和影像融合处理，得到融合影像；基于所述融合影像，确定出所述地表反射率影像数据集；计算所述融合影像的BOCI，得到所述BOCI影像数据集。
[0009]进一步地，基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，确定出目标河段矢量数据，包括：基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，将所述预设河段矢量数据中存在影像覆盖的河段矢量数据，确定为第一初始河段矢量数据；将所述第一初始河段矢量数据中河段内云量小于或等于第一预设比例的河段矢量数据确定为第二初始河段矢量数据；将所述第二初始河段矢量数据中河段内水量大于第二预设比例的河段矢量数据确定为所述目标河段矢量数据。
[0010]进一步地，对所述BOCI影像数据集和所述目标河段矢量数据进行归一化处理，得到目标影像数据集，并确定出所述目标影像数据集中的每个目标影像数据的属性数据，包括：基于所述BOCI影像数据集和所述目标河段矢量数据，确定出所述BOCI影像数据集中每个BOCI影像数据的目标数量，其中，每个BOCI影像数据的目标数量为每个BOCI影像数据中存在影像覆盖的河段的数量；利用所述目标数量大于或等于第一预设值的BOCI影像数据，构建基准影像数据集，以及利用所述目标数量小于所述第一预设值的BOCI影像数据，构建子BOCI影像数据集；利用基准影像数据集和所述子BOCI影像数据集进行影像间归一化处理，得到所述目标影像数据集。
[0011]进一步地，所述基准影像数据集包括一个或多个基准影像数据，所述子BOCI影像数据集包括一个或多个子BOCI影像数据；利用所述基准影像数据集和所述子BOCI影像数据集进行影像间归一化处理，得到所述归一化影像数据集，包括：确定出所述子BOCI影像数据与所述基准影像数据之间的空间距离，并将所述空间距离的最小值对应的基准影像数据，确定为目标基准影像数据；利用所述目标基准影像数据，对所述子BOCI影像数据进行归一化处理，得到所述目标影像数据集。
[0012]进一步地，基于城市黑臭水体遥感监测多层结构、所述目标影像数据集和预设参数确定出所述待监测区域内的黑臭河段，包括：基于所述每个目标影像数据对应的单景影像数据的获取季节，确定出每个目标影像数据的获取季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值；基于每个目标影像数据的获取季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值，计算出每个目标影像数据包含的河段对应黑臭河段BOCI绝对阈值；将所述目标影像数据中包含的河段的BOCI大于所述目标影像数据中包含的河段对应的黑臭河段BOCI绝对阈值的河段，确定为第一初始河段，以及将所述目标影像数据中包含的河段的BOCI小于或等于所述目标影像数据中包含的河段对应的黑臭河段BOCI绝对阈值的河段，确定为第二初始河段；将所述第一初始河段中河段宽度小于河段宽度均值的河段，确定为第一黑臭河段，将所述第一初始河段中河段宽度大于或等于河段宽度均值且处于污染源辐射范围内的河段，确定为第二黑臭河段；将所述第二初始河段中河段宽度小于预设河段宽度的河段，确定为第三黑臭河段；将所述第一黑臭河段、所述第二黑臭河段和所述第三黑臭河段，确定为所述待监测区域内的黑臭河段。
[0013]进一步地，基于每个目标影像数据的获取季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值，计算出每个目标影像数据包含的河段对应的黑臭河段BOCI绝对阈值，包括：基于所述地表反射率影像数据集和所述目标河段矢量数据，对每个目标影像数据包含的河段内的水体进行
提取，并确定出每个目标影像数据包含的河段内的水体所对应的BOCI；基于每个目标影像数据包含的河段中的水体所对应的BOCI，计算出每个目标影像数据的BOCI均值和BOCI标准差；利用每个目标影像数据的获取季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值、每个目标影像数据的BOCI均值和BOCI标准差，计算出每个目标影像数据包含的河段对应的黑臭河段BOCI绝对阈值。
[0014]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种城市黑臭水体监测装置，包括：获取单元，第一确定单元，归一化单元和第二确定单元，其中，所述获取单元，用于获取待监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市黑臭水体监测方法，其特征在于，包括：获取待监测区域的多景影像数据，并对所述多景影像数据进行处理，得到地表反射率影像数据集和BOCI影像数据集；基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，确定出目标河段矢量数据，其中，所述目标河段矢量数据用于表征所述待监测区域内的有效河段；基于目标河段矢量数据，对所述BOCI影像数据集进行河段数分类和影像间归一化处理，得到目标影像数据集，所述目标影像数据集包括：基准影像数据集和归一化影像数据集；基于城市黑臭水体遥感监测多层结构、所述目标影像数据集和预设参数确定出所述待监测区域内的黑臭河段，其中，所述预设参数包括：不同季节对应的黑臭河段BOCI相对阈值，预设河段宽度，污染源辐射范围。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述城市黑臭水体遥感监测多层结构包括：像元层、水体层、河段层和场景层，所述像元层的特征参数为地表反射率，所述水体层的特征参数为BOCI，所述河段层的特征参数为河段宽度，所述场景层的特征参数为污染源辐射范围。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多景影像数据进行处理，得到地表反射率影像数据集和BOCI影像数据集，包括：对所述多景影像数据依次进行正射校正处理、大气校正处理和影像融合处理，得到融合影像；基于所述融合影像，确定出所述地表反射率影像数据集；计算所述融合影像的BOCI，得到所述BOCI影像数据集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，确定出目标河段矢量数据，包括：基于所述地表反射率影像数据集和所述待监测区域的预设河段矢量数据，将所述预设河段矢量数据中存在影像覆盖的河段矢量数据，确定为第一初始河段矢量数据；将所述第一初始河段矢量数据中河段内云量小于或等于第一预设比例的河段矢量数据确定为第二初始河段矢量数据；将所述第二初始河段矢量数据中河段内水量大于第二预设比例的河段矢量数据确定为所述目标河段矢量数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标河段矢量数据，对所述BOCI影像数据集进行河段数分类和影像间归一化处理，得到目标影像数据集，包括：基于所述BOCI影像数据集和所述目标河段矢量数据，确定出所述BOCI影像数据集中每个BOCI影像数据的目标数量，其中，每个BOCI影像数据的目标数量为每个BOCI影像数据中存在影像覆盖的河段的数量；利用所述目标数量大于或等于第一预设值的BOCI影像数据，构建基准影像数据集，以及利用所述目标数量小于所述第一预设值的BOCI影像数据，构建子BOCI影像数据集；利用所述基准影像数据集和所述子BOCI影像数据集进行影像间归一化处理，得到所述归一化影像数据集。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基准影像数据集包括一个或多个基准
影像数据，所述子BOCI影像数据集包括一个或多个子BOCI影像数据；利用基准影像数据集和所述子BOCI影像数据集进行影像间归一化处理，得到所述目标影像数据集，包括：确定出所述子BOCI影像数据与所述基准影像数据之间的空间距离，并将所述空间距离的最小值对应的基准影像数据，确定为目标基准影像数据；利用所述目标基准影像数据，对所述子BOCI影像数据进行归一化处理，得到所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈洋旭，王宇翔，关元秀，田静国，容俊，范磊，黄非，杜烨，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：