【摘 要】
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为及时、准确掌握黑臭水体治理进展，基于“北京二号”影像数据和同期的野外综合水体实测数据，采用深度学习算法对黑臭水体进行识别，并引入地理探测器对黑臭水体影响因素进行定量分析。结果表明：基于Faster R-CNN算法的黑臭水体遥感识别，总准确率达到90%左右，短时间内（5～33 h）即可完成北京市建成区黑臭水体的筛查工作；在空间维度上，黑臭水体主要分布在中心城区以外，并在通州区、朝阳区和大兴区较为集
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为及时、准确掌握黑臭水体治理进展，基于“北京二号”影像数据和同期的野外综合水体实测数据，采用深度学习算法对黑臭水体进行识别，并引入地理探测器对黑臭水体影响因素进行定量分析。结果表明：基于Faster R-CNN算法的黑臭水体遥感识别，总准确率达到90%左右，短时间内（5～33 h）即可完成北京市建成区黑臭水体的筛查工作；在空间维度上，黑臭水体主要分布在中心城区以外，并在通州区、朝阳区和大兴区较为集中；在时间维度上，专项治理期间（2015—2018年）内，黑臭水体的数量和长度总体趋势都是递减的，但偶尔也有反黑现象；2018年底，在全市建成区范围内，已全面消除黑臭现象；在一年内，第1季度水体环境最好，第2季度次之，第3季度最差，从第4季度开始好转；在北京市大兴区，土壤全氮量（贡献率为32.07%）和周边养殖场排污（贡献率为27.04%）是黑臭水体形成的主要影响因素，高程（贡献率为8%）、土壤类型（贡献率为7.6%）和土地利用类型（贡献率为6.1%）的贡献率较弱。由此可以看出，基于Faster R-CNN算法识别影像中的黑臭水体识别准确率高，可及时、准确地监测城市黑臭水体治理情况，使用地理探测器可定量分析并确定各影响因素的贡献率。本研究成果可为城市黑臭水体的动态监测和治理提供有力的技术支撑。
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