東北地理所在藻華與水生植被識別研究中取得進(jìn)展
湖泊是重要的淡水來源，同時(shí)也承擔(dān)了重要的生態(tài)功能，隨著社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，我國越來越多的湖泊頻發(fā)藻類水華，對人類健康和環(huán)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(zhì)的作用。兩者的生態(tài)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(shí)常難以區(qū)分。因此，有效區(qū)分藻華和水生植被，對湖泊水質(zhì)監(jiān)測是十分重要的。
當(dāng)前的藻華和水生植被區(qū)分研究主要集中于單個(gè)湖泊，并且依賴大量的實(shí)測數(shù)據(jù)，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(shù)常常出現(xiàn)誤判的情況。本研究選取了五個(gè)位于不同湖區(qū)的暴發(fā)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(shí)空間分辨率的哨兵2影像，對藻華和水生植被進(jìn)行區(qū)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(shù)，構(gòu)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(dá)到96.1%。通過將影像時(shí)間序列信息與水生植被和藻華的自然物候特征相結(jié)合，改進(jìn)了植被出現(xiàn)頻率（VPF）指數(shù)，整體識別精度為71.8-84.3%（圖1）。本研究為渾濁水體水質(zhì)監(jiān)測提供了強(qiáng)有力的方法和理論支持，特別是在缺乏實(shí)際測量數(shù)據(jù)的情況下，為水環(huán)境管理和治理部門進(jìn)行藻華監(jiān)測提供了技術(shù)支撐。
圖1 湖泊藻華和水生植被識別結(jié)果，a）呼倫湖；b）洪澤湖
該研究成果發(fā)表在國際期刊Remote Sensing上，中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)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(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（2019YFA0607101）和中科院青年創(chuàng)新促進(jìn)會（2020234）等項(xiàng)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(wǎng)安備22017302000214號
