東北地理所在藻華與水生植被識別研究中取得進展
湖泊是重要的淡水來源，同時也承擔了重要的生態功能，隨著社會經濟快速發展，我國越來越多的湖泊頻發藻類水華，對人類健康和環境造成威脅，而湖泊中的各種水生植被則主要起到凈化水質的作用。兩者的生態效益完全相反，但二者在反射率光譜上的諸多相似性使得在遙感影像中時常難以區分。因此，有效區分藻華和水生植被，對湖泊水質監測是十分重要的。
當前的藻華和水生植被區分研究主要集中于單個湖泊，并且依賴大量的實測數據，模型的可移植性較差；另外，在高度渾濁水體中，一些常用的藻華提取指數常常出現誤判的情況。本研究選取了五個位于不同湖區的暴發藻類水華的湖泊（太湖、洪澤湖、呼倫湖、巢湖和滇池），基于具有較高時空間分辨率的哨兵2影像，對藻華和水生植被進行區分和提取。針對渾濁水體對植被信號提取造成的干擾，本研究綜合常用的水體和植被識別函數，構建了決策樹方法，有效去除渾濁水體造成的干擾，植被信息的提取精度可以達到96.1%。通過將影像時間序列信息與水生植被和藻華的自然物候特征相結合，改進了植被出現頻率（VPF）指數，整體識別精度為71.8-84.3%（圖1）。本研究為渾濁水體水質監測提供了強有力的方法和理論支持，特別是在缺乏實際測量數據的情況下，為水環境管理和治理部門進行藻華監測提供了技術支撐。
圖1 湖泊藻華和水生植被識別結果，a）呼倫湖；b）洪澤湖
該研究成果發表在國際期刊Remote Sensing上，中國科學院東北地理與農業生態研究所碩士研究生蒲靜為第一作者，溫志丹副研究員為通訊作者。
該研究得到了國家重點研發項目（2019YFA0607101）和中科院青年創新促進會（2020234）等項目的共同資助。
論文信息如下：
Jing Pu, Kaishan Song, Yunfeng Lv, Ge Liu, Chong Fang, Junbin Hou 1 and Zhidan Wen*. Distinguishing Algal Blooms from Aquatic Vegetation in Chinese Lakes Using Sentinel 2 Image. Remote Sensing. 2022, 14, 1988.
鏈接：https://doi.org/ 10.3390/rs14091988
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吉公網安備22017302000214號
