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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

摘要：本发明提出一种蓝藻水华自动化监测方法和系统。其中，方法包括：根据计算得到的FAI光谱指数和RBL光谱指数，计算ATBI光谱指数；对ATBI光谱指数直方图进行三角形阈值分割法的应用，得到第一分割阈值；根据第一分割阈值判断水体影像区域中是否存在蓝藻水华和否需要对直方图进行再次三角形阈值分割；若不需要再次三角形阈值分割第一分割阈值为最终分割阈值；否则再次对直方图进行三角形阈值分割，得到第二分割阈值为最终分割阈值；应用最终分割阈值完成影像的分割及二值化，保留大于分割阈值的水体影像区域，大于分割阈值的水体影像区域即为最终的蓝藻水华监测结果。本发明提出的方案能够为水环境保护、蓝藻水华的监测提供技术支持。

主权项：1.一种蓝藻水华自动化监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、对MODIS数据进行数据重采样、水体掩膜、水草掩膜、云掩膜、云阴影掩膜及数据源斑块边缘掩膜处理，得到去除掩膜后的水体影像区域；步骤S2、对所述去除掩膜后的水体影像区域，计算FAI光谱指数和根据绿波段、红波段和近红外的地表反射率计算RBL光谱指数，再根据计算得到的FAI光谱指数和RBL光谱指数，计算ATBI光谱指数；步骤S3、对ATBI光谱指数的直方图进行灰度拉伸；在灰度拉伸后的直方图上进行应用三角形阈值分割法，得到第一分割阈值TC；根据所述第一分割阈值TC判断所述水体影像区域中是否存在蓝藻水华；步骤S4、若存在蓝藻水华，根据所述第一分割阈值TC判断否需要对直方图进行再次三角形阈值分割；若不需要再次三角形阈值分割第一分割阈值TC为最终分割阈值；否则再次对直方图进行三角形阈值分割，得到第二分割阈值TC’为最终分割阈值；步骤S5、应用最终分割阈值完成影像的分割及二值化，保留大于分割阈值的水体影像区域，所述大于分割阈值的水体影像区域即为最终的蓝藻水华监测结果；在所述步骤S2中，所述根据绿光、红外的地表反射率计算RBL光谱指数的方法包括：RBL＝R′rs,R-Rrs,RR′rs,R＝Rrs,G+Rrs,NIR-Rrs,G*λRED-λGλNIR-λG其中，R′rs,R表示过程计算量，Rrs,G,Rrs,NIR和Rrs,R分别表示绿波段，近红外波段和红波段的地表反射率，λRED表示红光波段的中心波长，λNIR表示近红外波段的中心波长，λG表示绿光波段的中心波长；在所述步骤S2中，所述再根据计算得到的FAI光谱指数和RBL光谱指数，计算ATBI光谱指数的方法包括：ATBI＝FAI+RBL。

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