CN108333148B - 一种黑臭水体的识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种黑臭水体的识别方法及装置，包括：对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；从预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元，获取水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；依据蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算每个像元的BOI指数值；并将BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定水体的每个像元的黑臭程度。这样，通过不同波段的瑞利散射反射率以及BOI指数，在无需实现精准的大气校正的情况下，通过遥感技术实现了黑臭水体的识别。
Description
技术领域
本发明涉及黑臭水体识别领域，尤其涉及一种黑臭水体的识别方法及装置。
背景技术
城市黑臭水体是指城市建设城区内，呈现令人不悦的颜色和/或散发令人不适气味的统称，城市黑臭水体一般呈暗黑色、黑灰色、黑褐色、黄褐色以及灰绿色等。城市黑臭水体不仅严重破坏了城市水系的生态系统，而且还严重影响着居民身体健康和生活品质。
目前，随着遥感技术的发展，遥感监测实现了对河流低成本、高效率的监测，并且，我国遥感监测技术已达到亚米级水平，对于较为细小的河流，也同样具有监测能力，因此，遥感技术解决了黑臭水体识别的难题，不仅效率高，而且降低了黑臭水体识别的成本。
然而，现有技术中，通常采用的大气校正反射率Rrs来识别水体的黑臭程度，但是，大气校正反射率Rrs的获取需要在精准大气校正下才可以实现，并且，准确的大气校正需要实测的气溶胶光学厚度数据。但是目前，针对蓝、绿、红、近红四波段卫星的遥感技术没有很好的大气校正方法，很难实现精准的大气校正，这就增加了通过遥感技术实现黑臭水体识别的难度。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供的一种黑臭水体的识别方法及装置，通过不同波段的瑞利散射反射率以及BOI指数，在无需实现精准的大气校正的情况下，也实现了黑臭水体的识别。
本发明实施例公开了一种黑臭水体的识别方法，包括：
对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；
从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元；
从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值；
将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度。
可选的，所述初始高空间分辨率遥感影像包括：全色影像和多光谱影像，所述对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，包括：
对全色影像和多光谱影像进行正射校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行几何校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行辐射标定处理；
将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像。
可选的，还包括：
对所述全色影像和多光谱影像中的每个像元进行瑞利散射反射率校正，以使将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理后，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率。
可选的，从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率，包括：
从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率中，获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，从所述预处理后的高空间分辨率影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率，包括：
对所述预处理后的高空间分辨率影像中所述水体的每个像元进行瑞利散射率校正，以获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元，包括：
将预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件叠加到所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中，以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取出预设区域的水体的各个像元。
可选的，所述预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度，包括：
当任何一个像元的BOI指数值大于所述预设的阈值时，确定该像元为一般水体；
当任何一个像元的BOI指数值小于等于所述预设的阈值时，确定该像元为黑臭水体。
可选的，所述预设的阈值为0.05。
可选的，还包括：
从被识别为黑臭水体的像元中剔除异常像元；
依据所述水体的每个像元的黑臭程度，生成所述高空间分辨率遥感影像的水体的黑臭分布图。
本发明实施例还提供了一种黑臭水体的识别装置，包括：
预处理单元，用于对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；
提取单元，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元；
获取单元，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
计算单元，用于依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值；
确定单元，用于将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度。
可选的，所述预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率。
本发明提供了一种黑臭水体的识别方法及装置，包括：对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；从预处理后的高空间分辨率中提取水体的各个像元，并从预处理后的高空间分辨率影像中获取水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；然后，依据蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算水体的每个像元的BOI指数值，最后，将BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定水体的每个像元的黑臭程度。这样，通过不同波段的瑞利散射反射率以及BOI指数，在无需实现精准的大气校正的情况下，通过遥感技术实现了黑臭水体的识别。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种黑臭水体的识别方法的流程示意图；
图2示出了水体的黑臭分布图；
图3示出了本发明实施例提供的一种黑臭水体的识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参考图1，示出了本发明实施例提供的一种黑臭水体的识别方法的流程示意图，在本实施例中，该方法包括：
S101：对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；
本实施例中，在对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理之前，需要获取初始高空间分辨率遥感影像，其中，为了确保黑臭水体识别的精度，用于识别黑臭水体的初始高空间分辨率遥感影像需要符合一定的条件，具体的，包括：
所述初始高空间分辨率遥感影像为在预设的云量范围内且覆盖研究区域范围的高空间分辨率遥感影像。
举例说明：用于识别黑臭水体的高空间分辨率遥感影像可以选用云量较少的高空间分辨率遥感影像；若是针对某个城市的黑臭水体进行研究，用于识别黑臭水体的高空间分辨率遥感影像可以为该城市的高空间分辨率遥感影像。
其中，高空间分辨率遥感影像包括：全色影像和多光谱影像。
对高空间分辨率遥感影像进行预处理包括：正射校正、几何校正、辐射标定以及图像融合处理，具体的，包括：
对所述全色影像和多光谱影像进行正射校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行几何校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行辐射标定处理；
将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像。
其中，可以采用RPC(英文全称:Rational Polynomial Coefficient，中文全称：有理多项式系数)文件执行对全色影像和多光谱影像的正射校正；针对于对所述全色影像和多光谱影像进行几何校正，可以包括：
全色影像和多光谱影像分别通过Google earth选取控制点进行校正，并且，全色影像和多光谱影像采用相同的控制点。
可以采用中国资源卫星应用中心官网公布的最新的定标系数对全色影像和多光谱影像进行辐射定标处理；
可以采用Gram-Schmidt正交化算法对全色和多光谱影像进行图像融合处理。
由此可知，得到的预处理后的高空间分辨率遥感影像为全色影像和所述多光谱影像进行融合处理后的影像。
除此之外，在可以在预处理阶段，还可以对所述全色影像和多光谱影像的每个像元进行瑞利散射反射率Rrc校正，由此，在执行了全色影像和多光谱影像的融合后，可以得到融合后的高空间分辨率遥感影像的每个像元的预设波段的瑞利散射反射率；
其中，该预设波段的瑞利散射反射率可以包含多种不同波段的瑞利散射反射率，例如包含：蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率等。
举例说明：可以采用6SV模型对全色影像和多光谱影像进行Rrc校正，具体的，基于影像获取当时的时间、经纬度、太阳高度角、太阳方位角、卫星高度角、卫星方位角等参数作为6SV模型的输入参数，得到瑞利散射校正系数等输出参数，通过瑞利散射校正系数对全色影像和多光谱影像进行Rrc校正；
S102：从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元；
本实施例中，为了从预处理后的高空间分辨率遥感影像中识别出黑臭水体，需要先识别出预处理后的高空间分辨率遥感影像中包含的水体，在本实施例中可以通过预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件，确定出预处理后的高空间分辨率遥感影像中水体的各个像元的位置，具体的，包括：
将预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件叠加到所述预处理后的高空间分辨率遥感影像，以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取出预设区域的水体的各个像元。
本实施例中，河流水系矢量文件或者掩膜文件可以是预先设置的，也可以是从预处理的遥感反射率图像中提取出来的。对于预先设置的河流水系矢量文件或者掩膜文件，可以是预先从其它的遥感反射率图像中提取出来的。
其中，河流水系矢量文件或者掩膜文件均标明了河流在城市中的位置坐标，由此，通过矢量文件或者掩膜文件可以确定出高空间分辨率遥感影像中水体的各个像元的位置。
S103：从所述预处理后的高空间分辨率影像中获取所述水体的每个所述像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
本实施例中，获取水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率可以包括多种方式，在本实施例中，提供以下的两种实施方式，具体包括：
实施方式一：若在对所述高空间分辨率遥感影像进行预处理时，对所述全色影像和多光谱影像中的每个像元进行瑞利散射反射率校正，可以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率中，获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
其中，从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元，相当于在预处理后的高空间分辨率遥感影像中确定出了水体的各个像元的位置。由此，根据水体的各个像元的位置，可以从所有像元的瑞利散射反射率中获取到水体的每个像元的瑞利散射反射率。
实施方式二：对所述预处理后的高空间分辨率影像中所述水体的每个像元进行瑞利散射率校正，以获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
针对于实施方式二，只针对提取出的水体的每个像元的进行瑞利散射反射率的校正，进而得到水体的每个像元的预设波段的瑞利散射反射率，从而获取到水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
S104：依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值；
预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率。
本实施例中，申请人经研究发现，黑臭水体红绿波段的差值较小，而一般水体的差值相对较大，因此，可以通过绿光波段和红光波段来识别黑臭水体。
由于蓝光波段受大气影响较大，很多技术人员考虑蓝光波段会对黑臭水体的识别产生影响，从而不采用蓝光波段，但是申请人通过研究发现，利用蓝光波段、绿光波段和红光波段的和作为归一化值，当蓝光波段快速增大时，归一化值也会相对增大，黑臭水体红绿波段的差值较小，而一般水体的差值相对较大。对于黑臭水体来说，差值相对较小，归一化值增大，会使得该点BOI值较低。而对于一般水体来说，差值相对较大，归一化值增大，该点BOI值变化没有黑臭水体明显。由此可知，增加了蓝光波段，可以增加黑臭水体和一般水体的可分离性。因此，本实施例中，还采用了蓝光波段用于识别黑臭水体。
除此之外，相对于大气校正反射率，瑞利散射反光率无需进行精准的大气校正，由此，本实施例中采用蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率用来识别黑臭水体。
本实施例中，需要知道的是，由于S102中提取到的是水体的各个像元，S104中分别根将获取到的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率输入到BOI指数模型中，从而计算出每个像元的BOI指数。
S105：将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度。
本实施例中，将得到的每个像元的BOI指数值分别与预设的阈值进行比较，从而确定出水体的每个像元的黑臭程序，具体的，包括：
当任何一个像元的BOI指数值大于所述预设的阈值时，确定该像元为一般水体；
当任何一个像元的BOI指数值小于等于所述预设的阈值时，确定该像元为黑臭水体。
其中，申请人经研究发现，当预设的阈值为0.05时，可以更准确的区分出黑臭水体和一般水体。
本实施例中，为了直观的展示水体的黑臭情况，可以根据每个像元的黑臭程度，输出水体的黑臭分布图，如图2所示，颜色较深的部分为黑臭水体的部分，颜色较浅的部分为一般水体，具体的，包括：
从被识别为黑臭水体的像元中剔除异常像元；
依据所述水体的每个像元的黑臭程度，生成所述高空间分辨率遥感影像的水体的黑臭分布图。
由此可知，可以从水体的黑臭分布图中确定出河流的哪个河段或者哪条河流为黑臭的水体。
本实施例中，对高空间分辨率遥感影像进行预处理，从高空间分辨率中提取水体的各个像元，并从所述的高空间分辨率影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；然后，依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算每个像元的BOI指数值，最后，将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度。这样，通过不同波段的瑞利散射反射率以及BOI指数，在无需实现精准的大气校正的情况下，通过遥感技术实现了黑臭水体的识别。
参考图3，示出了本发明实施例提供的一种黑臭水体的识别装置的结构示意图，在本实施例中，该装置包括：
预处理单元201，用于对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像；
提取单元202，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取水体的各个像元；
获取单元203，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
计算单元204，用于依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值；
确定单元205，用于将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度。
可选的，所述初始高空间分辨率遥感影像包括：全色影像和多光谱影像，所述预处理单元，包括：
正射校正单元，用于对所述全色影像和多光谱影像进行正射校正；
几何校正单元，用于对所述全色影像和多光谱影像进行几何校正；
辐射标定单元，用于对所述全色影像和多光谱影像进行辐射标定处理；
融合处理单元，用于将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像。
可选的，还包括：
瑞利散射反射率校正单元，用于对所述全色影像和多光谱影像中的每个像元进行瑞利散射反射率校正，以使将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理后，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率。
可选的，所述获取单元，包括：
获取子单元，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率中，获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，所述获取单元，包括：
校正子单元，用于对所述预处理后的高空间分辨率影像中所述水体的每个像元进行瑞利散射率校正，以获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，所述提取单元，包括：
提取子单元，用于将预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件叠加到所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中，以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取出预设区域的水体的各个像元。
可选的，所述预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率。
可选的，所述确定单元，包括：
第一确定子单元，用于当任何一个像元的BOI指数值大于所述预设的阈值时，确定该像元为一般水体；
第二确定子单元，用于当任何一个像元的BOI指数值小于等于所述预设的阈值时，确定该像元为黑臭水体。
可选的，所述预设的阈值为0.05。
可选的，还包括：
剔除单元，用于从被识别为黑臭水体的像元中剔除异常像元；
生成单元，用于依据所述水体的每个像元的黑臭程度，生成所述高空间分辨率遥感影像的水体的黑臭分布图。
本实施例的装置，通过不同波段的瑞利散射反射率以及BOI指数，在无需实现精准的大气校正的情况下，通过遥感技术实现了黑臭水体的识别。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种黑臭水体的识别方法，其特征在于，包括：
对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像，所述初始高空间分辨率遥感影像包括：全色影像和多光谱影像；
将预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件叠加到所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中，以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取出预设区域的水体的各个像元；
从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值，所述预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率；
将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度，所述预设的阈值为0.05。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，包括：
将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理；
对全色影像和多光谱影像进行正射校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行几何校正；
对所述全色影像和多光谱影像进行辐射定标处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述全色影像和多光谱影像中的每个像元进行瑞利散射反射率校正，以使将所述全色影像和所述多光谱影像进行融合处理后，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率，包括：
从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像的各个像元的预设波段的瑞利散射反射率中，获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述预处理后的高空间分辨率影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率，包括：
对所述预处理后的高空间分辨率影像中所述水体的每个像元进行瑞利散射率校正，以获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度，包括：
当任何一个像元的BOI指数值大于所述预设的阈值时，确定该像元为一般水体；
当任何一个像元的BOI指数值小于等于所述预设的阈值时，确定该像元为黑臭水体。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
从被识别为黑臭水体的像元中剔除异常像元；
依据所述水体的每个像元的黑臭程度，生成所述高空间分辨率遥感影像的水体的黑臭分布图。
8.一种黑臭水体的识别装置，其特征在于，包括：
预处理单元，用于对初始高空间分辨率遥感影像进行预处理，得到预处理后的高空间分辨率遥感影像，所述初始高空间分辨率遥感影像包括：全色影像和多光谱影像；
提取单元，用于将预设区域水系的分布矢量图或者掩膜文件叠加到所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中，以从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中提取出预设区域的水体的各个像元；
获取单元，用于从所述预处理后的高空间分辨率遥感影像中获取所述水体的每个像元的蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率和红光波段的瑞利散射反射率；
计算单元，用于依据所述蓝光波段的瑞利散射反射率、绿光波段的瑞利散射反射率、红光波段的瑞利散射反射率以及预设的BOI指数模型计算所述水体的每个像元的BOI指数值，所述预设的BOI指数模型为：
其中，Rrc(B)为蓝光波段的瑞利散射反射率，Rrc(G)为绿光波段的瑞利散射反射率，Rrc(R)为红光波段的瑞利散射反射率；
确定单元，用于将所述BOI指数值与预设的阈值进行比较，确定所述水体的每个像元的黑臭程度，所述预设的阈值为0.05。
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