東北地理所在北方湖泊藻藍(lán)蛋白遙感監(jiān)測(cè)方法研究取得新進(jìn)展
全球氣候變化加劇及人類活動(dòng)加深，使得內(nèi)陸水體藍(lán)藻水華頻發(fā)，對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)造成嚴(yán)重威脅。作為藍(lán)藻特有的診斷性色素，藻藍(lán)蛋白（Phycocyanin,PC）在藍(lán)藻水華的檢測(cè)和預(yù)警中具有重要作用。然而，受光學(xué)信號(hào)弱、內(nèi)陸水體復(fù)雜性高等因素制約，大規(guī)模準(zhǔn)確估測(cè)PC濃度仍面臨挑戰(zhàn)。近日，中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所水環(huán)境遙感學(xué)科組開發(fā)出一種基于光學(xué)分類與集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法的PC遙感新方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)北方224個(gè)湖泊的高精度監(jiān)測(cè)。
研究團(tuán)隊(duì)利用2021至2023年在105個(gè)湖泊和水庫采集的1210份實(shí)測(cè)水樣，構(gòu)建了基于基線高度分類的集成模型（EMBBC），將水體劃分為清水、渾濁水、高PC及中等PC四類，并通過十種機(jī)器學(xué)習(xí)算法融合輸出，實(shí)現(xiàn)了跨水體類型的高準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)（R2=0.95，MAPE=32.21%）。模型應(yīng)用于Sentinel-3 OLCI影像生成了北方湖泊的PC時(shí)空分布圖，結(jié)果顯示，東部湖泊（115°E–120°E）PC濃度普遍較高，呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，而西部湖泊相對(duì)較低。
分析表明，PC濃度變化受自然和人為因素共同影響：人口密度、GDP及化肥施用量與PC濃度正相關(guān)，而夏季溫度、降水及風(fēng)速等自然條件也顯著促進(jìn)藍(lán)藻生長(zhǎng)。不同流域表現(xiàn)出差異性，人類活動(dòng)對(duì)黃河、淮河及松遼流域湖泊的影響尤為突出。
該研究不僅提出了高適用性、高精度的PC遙感估測(cè)方法，還為水華監(jiān)測(cè)與水環(huán)境管理提供了科學(xué)依據(jù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)6（SDG6，清潔水與衛(wèi)生設(shè)施）具有重要支撐作用。
相關(guān)成果已發(fā)表在國(guó)際期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》上。東北地理所聯(lián)合培養(yǎng)碩士研究生劉世卓為論文第一作者，房沖項(xiàng)目副研究員為通訊作者。研究獲得國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃及中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)等共同資助。
論文信息如下：
A novel method for remote sensing phycocyanin leveraging optical classification and an integrated machine learning algorithm
論文鏈接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271625004162
圖1基于基線高度分類的集成模型（EMBBC）框架圖
圖2 LHR B11/B7′算法在不同水體類別中藻藍(lán)蛋白濃度驗(yàn)證框架圖
附件下載：
吉公網(wǎng)安備22017302000214號(hào)
