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LORS开放基金2018丨姜广甲、杨顶田合作论文水体生态遥感评价技术取得新进展

发表日期：2020-03-05来源：【放大 缩小】
　　 广东省海洋遥感重点实验室（LORS）2018年开放基金项目”利用遥感技术评价潮汐作用对盐沼湿地-水体间有机碳交换的影响（2017B030301005-LORS1808）”，取得最新进展。LORS副主任杨顶田研究团队与国家海洋局南海环境监测中心姜广甲博士合作的最新成果“Remote estimation of chlorophyll a concentrations over a wide range of optical conditions based on water classification from VIIRS observations”在国际期刊《Remote Sensing of Environment》上（中科院JCR分区一区，影响因子为8.218）发表。
　

　　　　水体中的叶绿素a含量是评价浮游植物群落分布的“指示物”，是衡量水体初级生产力和富营养化的基本指标。光学II类水体光学特性复杂多变，时空差异显著，高浓度的悬浮泥沙和有色溶剂有机物（chromophoric dissolved organic matter, CDOM）对叶绿素a的光学信息产生较大影响，进而影响了II类水体中叶绿素a浓度遥感反演的精度。

　
　　技术流程图
　　该论文利用太湖、鄱阳湖、巢湖、石头口门水库珠江口和大亚湾水域的生物光学数据，从浮游植物的固有光学属性出发，首次提出了采用颗粒物来源进行水体分类的思路，将水体分为悬浮泥沙颗粒物光学主导水域[aph(443)/ad(443)<0.2, Wd]、浮游植物色素颗粒物光学主导水域[aph(443)/ad(443)≥1.0, Wp]和两者共同光学主导水域[0.2≤aph(443)/ad(443)<1.0, Wm]，并构建了遥感分类标准应用于VIIRS卫星遥感影像。根据不同水体的遥感反射光谱特征，结合VIIRS卫星遥感数据的敏感波段（448、555、672和751 nm），构建了适用于类型水体的叶绿素a浓度遥感估算模型，并经过验证和与已报道的模型进行对比，发现模型精度大幅度提高（R2=0.76, rRMSE=35%, n=230, p<0.01）。该算法应用于Hydrolight的模拟数据，发现两者的拟合程度较高，充分说明了该算法的稳定性，并应用于VIIRS卫星遥感影像数据，揭示了内陆和海岸带水体叶绿素a含量的动态变化特征，为建立统一的叶绿素a浓度遥感估算模型提供新的思路。　　

　　　　不同水体中叶绿素a含量的遥感估算算法

 

　　基于VIIRS卫星数据的内陆和海岸带水体叶绿素a含量的时空分布　 

　　论文信息： 

　　Guangjia Jiang, Steven A. Loiselle, Dingtian Yang, Ronghua Ma, Wen Su, Changjun Gao, 2020. “Remote estimation of chlorophyll a concentrations over a wide range of optical conditions based on water classification from VIIRS observations”. Remote Sensing of Environment, Volume 241, May 2020, 111735.

　　 

　　论文连接：(请点击链接查看)

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003442572030105X

　　 

　　LORS开放基金合作者介绍：

　　姜广甲，男，博士，高级工程师，主要从事水体生态遥感研究。2013年7月毕业于中国科学院南京地理与湖泊研究所，获理学博士学位。同年进入国家海洋局南海环境监测中心工作。曾获“国家奖学金”、“中国科学院院长优秀奖学金”、“海洋科学技术奖”一等奖、“奥加诺（水质与水环境）奖学金”三等奖等荣誉。目前主持科研项目7项。近年来以第一作者和通讯作者共发表学术论文20余篇，相关成果发表在国际主流期刊《Remote Sensing of Environment》和《Science of the Total Environment》上。《Water Research》、《Environmental Research Letters》、《Science of the Total Environment》、《Environmental Research Communications》和《环境科学与技术》等期刊审稿人。

附件：