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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