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目前,城市黑臭水体的识别处于算法初探阶段,由于受到水深、阴影等因素的影响,在实际应用中精度较低,并且对于长时间的黑臭水体动态监测研究较少。以芜湖鸠江区为研究区,分析黑臭水体的成因及表观特征,针对单波段阈值法、波段差值法、归一化指数法和斜率指数法,基于GF-2影像进行阈值修正并评价精度,同时联合黑臭水体目视解译标志进行动态监测。结果表明: ①水体发生黑臭通常伴有颜色异常、河道淤塞、次生环境问题等特征; ②单一识别算法中差值法识别效果最好,总精度为87.5%; ③GF-2的高空间分辨率特性提升了目视解译的效率和精度,可以有效减少水深和建筑物阴影对其识别的干扰,相比使用单一算法,进一步提高了动态监测的识别精度和可靠性; ④利用2014—2020年4景GF-2影像提取鸠江区主城区黑臭水体面积分别为0.313 km²,0.152 km²,0.069 km²和0.008 km²。结果显示,鸠江区水体黑臭现象正逐步得到改善,但神山公园水系黑臭现象依然严重。

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