基于GEE的廊坊城区黑臭水体的遥感监测

本文利用GEE(Google Earth Engine)平台中的多源遥感数据与随机森林分类器对廊坊城区黑臭水体进行了提取。研究结果表明：（1）光学遥感数据中的红光、绿光和蓝光波段可以准确反映水色信息，而雷达后续散射数据可以在一定程度上反映污水表面的几何信息，融合光学与微波的多源遥感特征可以更加准确地的提取黑臭水体信息。（2）随机森林分类器的训练精度达到96.7%，分类精度达到了93.7%，可以基本满足对城市黑臭水体监测的要求。（3）在非黑臭水体的岸边、干涸区域、桥梁等会出现分类错误，这些分类错误是由多源遥感数据的在黑臭和非黑臭水体属性特征空间上的重叠造成的，加大样本点的数量与更多特征属性的选择将有助于提高这部分区域的分类精度。（4）免费的数据与算法可以为环保相关部门低成本定期监测城区黑臭水体提供切实可行、廉价的解决方案。