绿色化工技术

本发明公开了基于贝叶斯定理的黑臭水体遥感识别方法，包括如下步骤：S1、数据采集和预处理；S2、光谱数据分析；S3、光谱特征的选取；S4、基础概率获取；S5、阈值选取，基于贝叶斯定理得到黑臭水体光谱特征指数的阈值，以一种客观、标准的方法来进行阈值分割，为黑臭水体的监测提供科学依据和技术支持，本发明最大的优势是在分析过程中充分考虑样本与研究区的基础概率，通过贝叶斯定理将基于样本得到的先验概率转化为后验概率，使结果更加符合研究区的客观特征，同时，本发明将经验阈值改进为区域自适应阈值，大大降低了阈值选取时的主观因素影响，在实际应用时具有良好普适性，对今后的黑臭水体识别具有指导作用。

1.高精度黑臭水体动态监测：基于贝叶斯定理的遥感识别方法通过融合多源遥感数据（如高光谱、热红外）和先验知识，显著提升黑臭水体的识别精度。该方法能有效区分黑臭水体与其他暗色水体（如富营养化水体、阴影区域），实现城市河网黑臭现象的精准定位与动态追踪，为环保部门提供可靠的监管依据。

2.复杂环境下的抗干扰能力：贝叶斯方法通过概率建模量化大气条件、太阳高度角等环境因素的影响，有效降低遥感影像中的噪声干扰。其自适应特性使算法在不同季节、天气条件下均能保持稳定性能，特别适用于多云多雨地区的水环境监测，弥补传统阈值法适应性差的缺陷。

3.污染溯源与风险评估：结合水体光谱特征与周边土地利用数据，该方法可建立黑臭程度与污染源的关联模型。通过反向概率推理，能识别可能导致黑臭的工业排放口、管网溢流点等关键污染源，为环境治理提供精准靶向，显著提升治污效率。

本发明结构科学合理，使 用安全方便，基于贝叶斯定理得到黑臭水体光谱特征指数的阈值，以 一种客观、标准的方法来进行阈值分割，为黑臭水体的监测提供科学 依据和技术支持，前人研究主要是基于可见光波段构造黑臭水体光谱 特征指数，如BOI、WCI、NDBWI等，依据经验阈值进行分割来提取黑 臭水体，但是在操作过程中一方面因为经验阈值受主观经验影响，关 于阈值的划分缺少统一标准，不利于工程化应用推广，另一方面传统 方法在进行阈值分割时未考虑样本的基础概率，因此样本的代表性以 及基于样本得到的结论有待商议，进而大大影响实际应用的精度，本 发明最大的优势是在分析过程中充分考虑样本与研究区的基础概率， 通过贝叶斯定理将基于样本得到的先验概率转化为后验概率，使结果 更加符合研究区的客观特征，同时，本发明将经验阈值改进为区域自 适应阈值，大大降低了阈值选取时的主观因素影响，在实际应用时具 有良好普适性，对今后的黑臭水体识别具有指导作用。