黑臭水体的成因复杂，单一指标很难对黑臭水体进行全面、综合的监测。

            因水体重度富营养化导致的黑臭水体主要与浮游藻类（以蓝藻、绿藻为主）大量繁殖形成水华有关，而水华的严重程度与水体叶绿素浓度密切相关。

            因工业污水和生活污水导致的黑臭水体主要与水中有机物含量增高有关，而工业污水和生活污水是综合污染物的主要来源。

            当水体处于缺氧状态时，容易促进河底沉积物中氮、磷营养盐及其所吸附的金属离子的释放，加速水体黑臭，而水中氮、磷浓度主要与水体悬浮泥沙浓度有关。因此，黑臭水体遥感反演参数主要包括叶绿素浓度（CHL）、综合污染浓度（POL）、悬浮泥沙浓度（SIL）、水体清洁指数（WCI）和表观污染指数（SPI）。

            水质参数提取物理模型

            叶绿素浓度（CHL）、综合污染浓度（POL）和悬浮泥沙浓度（SIL）通过水质参数提取物理模型反演得到。

            水质参数提取物理模型是以水体上行辐射与水体成分的吸收、散射特征之间的辐射传输理论为基础，建立了不同波段反射率与水质参数浓度的函数关系，并用多波段数据进行求解，构建内陆水质参数提取算法。

            利用获取的GF1-PMS和GF2-PMS遥感影像数据，对原始多光谱数据进行数据解压、正射矫正、辐射定标等数据处理，获得表观辐射度产品；再利用6SV大气生物光学模型对影像进行大气校正，获取水体体表反射率数据；然后对水体光谱影像成分分析，获取水体离水率，进而构建遥感信息提取物理模型；利用实测参考点的水质参数数据，得到监测区域的叶绿素浓度分布、综合污染物浓度分布和悬浮物浓度分布。

            水体清洁指数（WCI）模型

        黑臭水体反射率相对于正常水体反射率上升缓慢。在高分2号影像上，影像的第2波段（中心波长546nm）对应正常水体出现峰值的波长550-580nm，但黑臭水体在此范围的值明显小于正常水体。由于黑臭水体的遥感反射率总体低于正常水体，且在可见光范围变化平缓，取高分2号影像1、2波段与2、3波段的斜率比值作为遥感识别黑臭水体的光谱水体指数，即水体清洁指数（WCI）。

            表观污染指数（SPI）模型

            非溶解性污染物是造成城市水表观污染的主要因素，污染物会对水中光的传播产生吸收、散射和反射作用，从而使水体呈现不同的表观性状。根据吸光度加和性，在波长λ处，溶液总吸光度等于各组分吸光度之和，紫外-可见分光光度计得到的扫描曲线包含了对感官有影响的非溶解态物质和对感官无影响的溶解态物质，根据这一物理特性可知，可见光区的吸收光谱包含了人眼可识别的水中杂质的吸光特性。根据这一物理特征构建水体表观污染指数（SPI）。

    SPI=24*ln（β*x+10）-60

            其中β为水体颜色系数；x为水体光谱反射率与波长围合的面积。β取值根据水体色彩而定：绿色为0.21，黄色为0.40，灰色为0.42，黑色为1.0。

    水体色彩可根据HSV色彩空间而定。

            色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，红色为0°，逆时针方向，绿色为120°，蓝色为240°。每个取值增加60°为颜色的补色，因此60°、180°和300°对应的黄色、青色和品红分别为上述三种颜色的补色。

    饱和度S：0.0～1.0；

    亮度V：0.0（黑）～1.0（白）。

            总结

            利用高分数据进行以影像GF2_PMS1_E113.2_N23.3_20191227_river_3.tiff为例，共自动判读出疑似黑臭河段34条。经人工与影像对比验证发现，34条疑似黑臭河段的黑臭概率较高，多为狭长沟渠或河宽较窄河道，水面粗糙程度较高，与正常水体颜色有一定差异。下图为9条疑似重度黑臭河段：

            基于PIE-Engine，上传用于识别的影像数据，进行代码编译，可快速获得算法运行结果。