文献综述（或调研报告）：
本课题的主要内容是对国产高分辨率遥感卫星影像进行预处理、基于影像的建成区水体提取方法提取水体、分析建成区水体光谱特征并确定黑臭水体判别指标、提取黑臭水体。因此其难点在于水体提取和黑臭水体的判别。
1.水体提取
水体提取的算法主要有单波段阈值法、归一化水体差异指数法、多波段算法、决策树法等。（1）单波段法是基于TM影像提出的一种水体提取算法，主要利用水体在近红外波段处的强吸收性以及干土壤和植被在该波段范围内强反射性的特点。例如，靳海霞等将GF-2近红外波段作为单波段处理，设定阈值，快速提取研究区域内的疑似水体信息[1]；（2）NDWI是利用近红外波段和绿波段归一化差异水体指数，对应于TM影像，NDWI=(B2-B4)/(B2 B4), B2与B4为TM影像中第2波段与第4波段中的象元亮度值；（3）多波段算法主要利用影像多波段的综合优势进行水体信息的提取，如波段差值法、波段比值法等。
然而，水体提取会受到许多干扰。比如，某些高山地区阴影面积较大，而水体和阴影在影像中呈现相近的灰度值，因此在操作中很可能将阴影地区误判为水体。
王瑾杰、陈文倩等[2][3]分析对比了水体和阴影的光谱特性，发现水体反射率在蓝绿波段下降较慢，几乎呈平行状，而阴影在蓝绿波段则下降较快，这一特点为更好地提取水体信息提供了重要依据，也是水体提取算法设计的基础。基于此，在原有的多波段谱间关系法基础上，根据水体在GF-1影像4个多波段中的光谱特性，构建阴影水体指数法SWI。SWI=B1 B2-B4，其中B1、B2、B4为GF-1的第1、2、4波段。设C（西北部山区经验性阈值）为界定水体和阴影的阈值。然后利用单波段阈值法与构建的SWI作为决策树的逻辑运算，提取西北干旱区特克斯河流域水体。
再比如，山地地貌发育的细小水体不仅受到遥感影像分辨率、山体阴影的影响，还由于河面宽度较窄，在影像上表现出细小狭长状的空间特征，易受周边环境的影响，形成光谱信息复杂的混合像元。基于此，李艳华等使用基于规则的面向对象的方法实现了对山区细小水体的精确化提取[4]。
此外还有众多的干扰因素，如天气、高原地区冰雪融化等，需要结合具体情况，采用具体的模型去解决相关问题。
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