【摘 要】
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黑臭水体治理是改善水环境的重要内容,快速准确地获取不同时空尺度黑臭水体的动态变化对于水污染治理具有重要意义。本文针对黑臭水体传统遥感识别算法适用范围小、应用困难等问题,研究了深度学习在黑臭水体遥感识别中的应用。利用国产高分光学影像制作了研究区的黑臭水体与一般水体数据集,分别进行基础迁移、精细化迁移和特征融合实验,得到了最佳网络结构“Inception-V3＿7a”和最佳特征融合数据集“RGB+DB
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黑臭水体治理是改善水环境的重要内容,快速准确地获取不同时空尺度黑臭水体的动态变化对于水污染治理具有重要意义。本文针对黑臭水体传统遥感识别算法适用范围小、应用困难等问题,研究了深度学习在黑臭水体遥感识别中的应用。利用国产高分光学影像制作了研究区的黑臭水体与一般水体数据集,分别进行基础迁移、精细化迁移和特征融合实验,得到了最佳网络结构“Inception-V3＿7a”和最佳特征融合数据集“RGB+DBWI”。通过对比黑臭水体传统遥感识别算法,分析了“Inception-V3-7a”网络模型的优缺点,并在此基础上利用GF-2影像分析了芜湖市黑臭水体的年际动态变化特征。主要研究结论如下:（1）在基础迁移实验中,对比分析了基于遥感光学影像的VGG-16、Inception-V3和Res Net-101网络模型在黑臭水体与一般水体数据集上的泛化性,研究表明:Inception-V3具有更好的泛化能力,其准确率和召回率分别是0.8738、0.8176,略高于VGG-16,远高于Res Net-101,是进行精细化迁移实验的优选模型。（2）在精细化迁移实验中,对Inception-V3进行模块化划分,研究了Inception模块数量对网络迁移性能的影响,得到的最佳Inception-V3网络架构是:丢弃最后两个Inception模块,冻结剩余的9个模块和卷积层,最后连接全连接层。本文称之为“Inception-V3＿7a”模型,其准确率和召回率分别是0.8893、0.882,相对于原始的“Inception-V3”均略有提升。（3）在特征融合实验中,将特征融合后的“RGB+DBWI”、“RGB+BOI”、“RGB+SBWI”数据集分别输入“Inception-V3＿7a”训练并测试。结果表明,波段差值指数（DBWI）的加入对于帮助网络模型识别黑臭水体效果最佳,其准确率和召回率分别是0.9143、0.9324,其中,召回率相比“RGB”数据集提升了0.0332,并且训练耗时减半,表明特征融合不仅能使模型精度得到提升,同时可以让模型更快拟合至最佳性能。（4）与传统黑臭水体遥感识别算法对比发现,本文得到的“Inception-V3＿7a”模型在准确率、灵敏度、泛化性,以及在实际应用中的便捷性均领先传统算法,推动了黑臭水体遥感识别算法的进一步发展。（5）基于以上成果,本文构建了黑臭水体遥感识别监测流程,并据此利用GF-2影像提取了芜湖市鸠江区建成区黑臭水体的动态变化。得到结论:2014至2020年该区域黑臭水体数量整体呈现下降趋势,到2020年初,仅神山公园水系部分水域存在黑臭情况,其它区域均已消除,表明黑臭水体治理成效显著。
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