太湖蓝藻预警监测遥感自动解译系统研究

《河南水利与南水北调》2023年第6期水生态文明基于遥感技术的太湖蓝藻水华时空变化分析徐寅生，赵琳（中水北方勘测设计研究有限责任公司，天津300222）摘要：利用卫星遥感手段监测水环境具有大范围、长时序、周期性、快速、动态监测等优势，文章利用哨兵2号多光谱卫星遥感数据，对2017-2021年五年内的太湖蓝藻情况进行监测，提取湖区不同季节蓝藻水华信息，进而分析不同季节湖区水质的变化特征。

实验结果表明，近五年来，太湖蓝藻爆发时段主要集中在每年的5月份左右，蓝藻爆发区域主要集中在太湖西北部的竺山湖、西部沿岸区、梅梁湖等湖湾；湖心区蓝藻数量呈明显增长，需要引起关注。

关键词：多光谱；水质；太湖；叶绿素a；哨兵2号中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1673-8853（2023）06-0005-02Analysis of Spatial and Temporal Changes of Cyanobacteria Bloom in Taihu Lake Based onRemote Sensing TechnologyXU Yinsheng,ZHAO Lin（China Water Resources Beifang Investigation,Design and Research CO.LTD.,Tianjin300222,China）Abstract：Monitoring water environment by means of satellite remote sensing has the advantages of large-scale,long-time sequence, periodicity,fast and dynamic monitoring.This article utilizes Sentinel-2multispectral satellite remote sensing data to monitor the blue-green algae situation in Taihu Lake from2017to2021.It extracts information on blue-green algal blooms in different seasons of the lake and analyzes the characteristics of water quality changes in different seasons.The results show that the blue-green algae outbreak in Taihu Lake has been mainly concentrated in May of each year for the past five years,and the algal blooms were mainly concentrated in Zhushan Lake,western coastal areas and Meiliang Lake in northwestern Tai Lake.The number of blue-green algae in the central lake area has shown a significant increase,which deserves attention.Key words：Multispectral;water quality;Tai Lake;chlorophyll a;Sentinel21理论基础浮游藻类指数的基本原理为水体在红光波段、近红外波段和短波红外波段表现出强烈的吸收作用，对于表面存在蓝藻水华的水体，在近红外波段表现为明显的反射峰，利用这一特点，通过相关波段的组合，构建FAI指数模型，具体计算公式如下。

环太湖蓝藻图像智能识别系统设计与应用目录1. 内容综述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究动机与意义 (4)1.3 系统目标和功能 (5)2. 相关研究综述 (5)2.1 蓝藻污染现状和危害 (7)2.2 蓝藻图像识别技术发展 (8)2.3 深度学习在蓝藻识别中的应用 (10)3. 系统设计 (10)3.1 系统框架 (11)3.2 图像采集与预处理 (12)3.2.1 图像采集方式 (13)3.2.2 图像预处理流程 (14)3.3 图像特征提取 (16)3.3.1 传统特征提取方法 (17)3.3.2 深度学习特征提取网络 (18)3.4 分类模型训练与评估 (19)3.4.1 模型选择与训练策略 (21)3.4.2 性能指标及其评估方法 (22)3.5 系统部署与接口设计 (23)4. 实验验证与结果分析 (24)4.1 数据集构建与标注 (24)4.2 模型训练与测试结果 (26)4.3 性能对比分析 (27)4.4 系统运行效果评估 (28)5. 讨论与展望 (30)5.1 系统局限性与改进方向 (31)5.2 未来应用前景 (32)1. 内容综述随着全球气候变化和工农业活动的加剧，蓝藻水华现象在湖泊、河流等水域中愈发频繁，对水资源质量和生态安全构成了严重威胁。

蓝藻毒素具有高毒性和生物蓄积性，一旦进入人体，可能引发一系列健康问题，如腹泻、肝损伤等，且其危害具有长期性和隐蔽性。

因此，及时、准确地监测和识别蓝藻水华现象，对于预防和控制蓝藻毒素中毒事件具有重要意义。

近年来，图像识别技术在多个领域取得了显著进展，尤其在计算机视觉、模式识别等方面展现出了强大的能力。

将图像识别技术应用于蓝藻水华监测，不仅可以提高监测效率，还能降低人力成本，为蓝藻水华的预警和治理提供有力支持。

目前，已有多种图像识别算法被应用于蓝藻水华的检测与识别中，包括支持向量机以及迁移学习等。

然而，现有的蓝藻图像识别研究仍存在一些不足之处。

太湖藻类的定量遥感监测的开题报告一、研究背景及意义：太湖作为国内面积最大、功能最多元的淡水湖泊之一，是中国东部地区经济、生态、文化等方面的重要区域核心。

但由于人类活动的影响，太湖已经成为我国典型的富营养化湖泊，其中蓝藻、绿藻、硅藻等藻类水华的漫发严重危害着太湖的水资源和环境质量，对区域经济、社会和生态环境的稳定和可持续发展产生重要影响。

目前，针对藻类水华问题，科技人员在传统的采样监测方式的基础上，开始使用遥感监测手段对太湖藻类水华进行定量研究。

遥感监测方法在时间、空间和定量领域表现出了优越性能，成为太湖远程监测与分析的重要技术手段。

因此，太湖藻类的定量遥感监测研究具有现实意义。

二、研究内容与任务：1. 研究太湖藻类水华的空间分布规律和发展趋势。

2. 建立太湖藻类水华遥感检测与定量分析方法。

3. 分析藻类水华与环境因素之间的关系和影响规律。

4. 探究各种干预措施的有效性与适用性。

三、研究方法：1. 综合使用多源卫星数据、光谱数据和气象数据，构建太湖藻类水华遥感监测系统。

2. 利用遥感数据进行监测模型的构建、优化和验证。

3. 结合野外实验，建立藻类水华与环境因素之间的关系模型。

4. 采用统计学方法对监测数据进行分析。

四、预期成果：1. 确定太湖藻类水华的空间分布规律和发展趋势。

2. 建立太湖藻类水华遥感检测与定量分析方法。

3. 发掘藻类水华与环境因素之间的关系和影响规律。

4. 探索干预措施的有效性与适用性。

5. 为太湖生态与环境保护提供科学依据。

五、研究难点：1. 如何建立精准的监测模型。

2. 如何克服遥感数据的缺陷及其分析过程中的干扰因素。

3. 如何准确分析藻类水华与环境因素的影响关系。

六、研究的创新之处：1. 基于遥感方法及相关技术的智能信息技术平台建设，完成大面积高分辨率空间及时藻华的识别与分类。

2. 结合藻类水华的生态基础和环境因素，发掘数据间的关系发现，建立有效的数据挖掘模型。

3. 对于不同措施的策划、生态效益的实现和推广，在不断探索中总结出一定的规律，提出参考意见和建议，为进一步的研究和实践积累丰富的实践经验。

MODIS卫星遥感监测太湖蓝藻的初步研究沙慧敏;李小恕;杨文波;李继龙【期刊名称】《海洋湖沼通报》【年(卷),期】2009()3【摘要】依据2007年1～6月MODIS卫星遥感影像反演得到的太湖MODIS卫星表层水温、表层叶绿素浓度分布图,以及真彩色(1,4,3波段)合成图像,监测分析了太湖蓝藻的分布和变化情况。

水温、表层叶绿素浓度分布图显示,1～6月,太湖表层水温和叶绿素浓度的分布具有明显的区域性和季节性变化特征,且可以很好的显现藻类的迁移与堆积状况,其分布及变化趋势与实测的太湖蓝藻爆发的强度、地点、分布范围基本一致。

MODIS真彩色合成图像直观地反映了湖中藻类的宏观信息,其趋势与叶绿素a浓度的分布极其一致。

结果表明,利用MODIS遥感数据探测太湖蓝藻水华的分布状况是可行的,MODIS可用于监测内陆湖泊藻类水华的污染情况。

【总页数】8页(P9-16)【关键词】MODIS;蓝藻水华;表层水温;叶绿素a浓度【作者】沙慧敏;李小恕;杨文波;李继龙【作者单位】中国水产科学研究院资源与环境研究中心,遥感与地理信息系统重点试验室,北京100039;上海水产大学海洋学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】P407.8;Q949.22【相关文献】1.环境一号卫星CCD数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用 [J], 金焰;张咏;牛志春;姜晟2.基于欧洲航天局“哨兵-2A”卫星的太湖蓝藻遥感监测 [J], 李旭文;侍昊;张悦;牛志春;王甜甜;丁铭;蔡琨3.太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测 [J], 周立国;冯学智;王春红;王得玉;徐晓雄4.太湖秋冬季蓝藻水华MODIS卫星遥感监测 [J], 孔维娟;马荣华;段洪涛;张寿选5.卫星遥感监测太湖水域蓝藻暴发 [J], 黄家柱;赵锐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

太湖蓝藻水华的遥感监测研究刘建萍;张玉超;钱新;钱瑜【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2009(031)008【摘要】随着太湖蓝藻水华的日益严重,实现藻类的时空动态监测成为湖泊水质保护亟待解决的问题.利用遥感技术可以快速、直观地获取整个水域水质的时空变化情况,为实现藻类的动态监测提供了有效的途径.在太湖蓝藻水华遥感监测研究结果的基础上,总结分析了现有研究中所使用的遥感数据源、遥感监测方法以及遥感反演的水质参数,讨论了现有研究中存在的问题,并对将来的发展趋势进行了展望.【总页数】5页(P79-83)【作者】刘建萍;张玉超;钱新;钱瑜【作者单位】污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京大学环境学院,江苏,南京,210093;污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京大学环境学院,江苏,南京,210093;污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京大学环境学院,江苏,南京,210093;污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京大学环境学院,江苏,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】X8【相关文献】1.基于卫星影像的太湖蓝藻水华遥感强度指数和等级划分算法设计 [J], 李旭文;牛志春;姜晟;金焰2.结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成风场特征 [J], 李亚春;谢小萍;杭鑫;朱小莉;黄珊;景元书3.结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成温度特征分析∗ [J], 李亚春;谢小萍;朱小莉;杭鑫;李心怡;景元书4.基于Otsu算法的太湖蓝藻水华与水生植被遥感同步监测方法 [J], 曹鹏; 梁其椿; 李淑敏5.利用陆基高光谱遥感捕捉太湖蓝藻水华日内快速变化过程 [J], 张运林;张毅博;李娜;孙晓;王玮佳;秦伯强;朱广伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

太湖蓝藻水华遥感监测方法一、本文概述太湖，作为中国最大的淡水湖之一，近年来面临着严重的蓝藻水华污染问题。

蓝藻水华的大面积爆发不仅破坏了水生态系统，还对周边地区的水资源安全构成了严重威胁。

因此，对太湖蓝藻水华的有效监测与管理显得尤为重要。

本文旨在探讨遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用方法，以期为相关领域的研究与实践提供有价值的参考。

本文首先介绍了太湖蓝藻水华问题的严重性和遥感技术在该领域的应用背景，阐述了遥感监测的重要性和可行性。

接着，文章详细介绍了遥感监测方法的基本原理和流程，包括遥感数据源的选择、数据预处理、特征提取以及蓝藻水华信息的提取与识别等关键步骤。

在此基础上，文章还深入探讨了遥感监测方法的优缺点，以及在实际应用中可能面临的挑战和问题。

本文总结了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的实际应用案例和效果评估，展望了遥感技术在未来蓝藻水华监测与管理中的发展前景和趋势。

通过本文的研究，旨在为太湖蓝藻水华的遥感监测提供一套科学、有效、可行的方法论，为水环境保护和水资源管理提供有力支持。

二、太湖蓝藻水华概述太湖，作为中国第三大淡水湖，其生态环境和水质状况对于周边地区乃至全国都具有重要影响。

然而，近年来，太湖蓝藻水华频繁爆发，严重影响了太湖的水质和生态环境。

蓝藻水华是一种由蓝藻（一种原核生物）过度繁殖引起的水体污染现象，其大量繁殖会消耗水中的氧气，导致水生生物死亡，同时还会产生有害的次生代谢产物，对人类和其他生物的健康构成威胁。

太湖蓝藻水华的发生与多种因素有关，包括气候条件、水体营养状况、湖泊地形等。

其中，气候因素如温度、光照、风速等直接影响蓝藻的生长和繁殖；水体营养状况，如氮、磷等营养物质的含量，为蓝藻提供了生长所需的营养物质；而太湖独特的湖泊地形和水文条件，也为蓝藻的聚集和繁殖提供了有利条件。

为了有效监测和防控太湖蓝藻水华，遥感技术被广泛应用于太湖蓝藻水华的监测中。

遥感技术具有覆盖范围广、获取信息量大、更新速度快等优势，能够实现对太湖蓝藻水华的快速、准确监测。

收稿日期:2007-09-17作者简介:徐恒省(1972-),男,江苏连云港人,工程师.表2环境质量生物分类环境质量类型生物污染指数生物伤害度指数生物多样性指数Ñ无污染001Ò轻污染0~01501Ó中污染015~101Ô重污染\10~11~05应用实例对某一化工厂附近植物群落进行调查,群落中各种植物的伤害状况如表3所示。

表3植物群落伤害状况植物受害状况悬铃木、加拿大白杨80%以上的叶片受害,甚至脱落丝瓜叶片明显受害,部分植物死亡向日葵、葱、玉米、牵牛花50%的叶面积受害,叶脉间有点块状伤斑月季、蔷薇、枸杞30%的叶面受害,叶脉间有伤班葡萄、金银花10%的叶面受害,叶片有轻度伤斑广玉兰、大叶黄杨无明显症状表3调查结果表明,植物已受到明显的伤害,丝瓜的生物多样性已经发生改变。

根据植物受害程度和生物多样性的变化,可以判断环境污染是严重的。

参考文献:[1]张志杰.环境污染生态学[M].北京:中国环境科学出版社,19891[2]田贵全.气相色谱法测定鱼体中的PCB及有机氯农药[J].中国环境监测,1999,15(2).[3]Arndt,U.,W.Nobel&B.Schweizer,Bioindikatoren:Moelichkeiten,Grenzen und neue Erkenntnisse,Ulmer Verlag Stuttgart,19871[4]Schubert,R.,Bioindikation in terrestrischenOeosystemen,Gustav Fi scher Verlag,Jena,19911[5]Klein,R.&M.Paulus,Umweltproben fuer dieSchadstoffanalytik im Biomonitoring,Gustav Fischer Verlag,19951太湖蓝藻水华预警监测技术体系的探讨徐恒省,洪维民,王亚超,翁键中,李继影(苏州市环境监测中心站,江苏苏州215004)摘要:太湖蓝藻水华已经成为一个社会和政府共同关注的环境问题。

我国蓝藻水华遥感监测研究进展摘要近年来,蓝藻水华频繁暴发,成为备受关注的环境问题。

遥感技术具有快速、大范围、动态的特点,在蓝藻水华监测中广泛应用。

在总结我国蓝藻水华遥感监测研究成果的基础上,对现有研究中的数据源、研究方向进行了分析,对未来发展方向提出展望。

关键词蓝藻水华;遥感监测;原理;数据源;研究方向;展望ReviewonRemoteSensingMonitoringofCyanobacteriaBloominChinaXIONG Chun-ni 1TIAN Xiao-feng 2TANG Ai-yi 3WEI Hong-hui 1(1 Guangzhou Environment Monitoring Centre in Guangdong Province,Guangzhou Guangdong 510030; 2 Guangzhou Guangya Experimental Middle School; 3 Guangzhou Peiying Middle School)AbstractCyanobacteria bloom occurred frequenctly in recent years and became one offocal points of environmental problems. Remote sensing monitoring was quick,abroad-area,dynamic monitoring technology,and was used widely in cyanobacteria bloom monitoring. Based on the study results of remote sensing monitoring of cyanobacteria bloom,the remote sensing data used in current researches and research direction were reviewed,and the future development tendency was proposed.Key wordscyanobacteria bloom;remote sensing monitoring;principle;data source;research interests;prospect湖泊富营养化是全世界面临的水环境问题,我国尤其严重。

ke SE.(湖泊科学)，2021,33(3)：647-652DOI10.18307/2021.0301©2021by Journal of Lake Sciences卫星遥感解译湖泊蓝藻水华的几个关键问题探讨”冯炼**(南方科技大学环境科学与工程学院，深圳518055)摘要：蓝藻水华是全球性的水环境健康问题，对水华暴发过程信息的快速准确获取是制定有效防治措施的关键.卫星遥感因具有大范围、周期性观测的特点，被广泛地用于湖泊蓝藻水华的时空动态监测.本文指出在利用遥感对湖泊蓝藻水华进行研究时，需要注意的4个问题：(1)湖泊水体中泥沙等信号对藻华存在干扰;(2)大气程辐射及水陆边界影响藻华特征提取结果;(3)卫星数据的有效观测频次影响获取的藻华时空变化趋势;(4)卫星遥感难以实现藻华暴发区的叶绿素浓度准确反演.本文分析了形成上述问题的主要原因，并建议相关的研究工作者在选用合适的遥感数据及方法时，对它们的潜在影响进行评估.关键词：蓝藻水华;卫星遥感;光谱特征;大气校正;时空变化Key issues in detecting lacustrine cyanobacterial bloom using satellite remote sensing*Feng Lian**(School of Environmental Science and Engineering,Southern University of Science and Technology,Shenzhen518055,P.R. China)Abstract:Cyanobacterial bloom is a global water environmental and health problem.The rapid information on the bloom processes is imperative to conduct effective control measures.Satellite remote sensing has been widely used to monitor the spatiotemporal dy­namics of cyanobacterial blooms in lakes due to its large-scale and periodic observations.Our paper points out four key issues when using remote sensing to study cyanobacterial blooms in lakes：(1)signals of algal blooms can be interfered by other features in the lake；(2)atmospheric radiation impacts the extraction of algal blooms；(3)the acquired spatiotemporal trend of algal bloom can be influenced by the observational frequency of satellites；(4)it is challenging to use satellite remote sensing to accurately inverse the chlorophyll concentrations in algal bloom outbreak areas.We analyze the main reasons for the above-mentioned problems and recommend that appropriate remote sensing datasets and methods should be used to minimize the potential impacts. Keywords:Cyanobacterial bloom；satellite remote sensing；spectral feature；atmospheric correction；spatiotemporal trend蓝藻水华(cyanobacterial bloom,简称藻华)被公认为全球最严重的湖泊水环境问题之一⑴，其主要危害包括三类:第一，蓝藻在水面聚集影响湖泊的整体景观,并释放难闻气味;第二,大量蓝藻富集能耗尽水中的溶解氧、阻挡光的向下传输路径，挤占其它水生生物的生存空间;第三，产生的蓝藻毒素(cyanotoxins)能直接影响鱼类及人畜的健康阂.蓝藻能通过改变自身浮力来调整其水深分布⑷，因而在水平与垂直空间上，都可能呈现显著的异质性.因此在藻华暴发时，现场船舶调查通常难以全面捕获水华影响范围等关键信息.卫星遥感具有大范围、周期性观测等特点,正好能弥补常规手段的不足,从而实现藻华的暴发范围、程度、持续时间等信息的快速准确获取「呵，如图1所示・大量浮游藻类在水体表面聚集并能被卫星遥感识别的主要理论依据是:一方面,叶绿素在绿光波段存在反射峰，绿光波段在可见光范围反射最强，藻华将水体染成墨绿色(图1)；另外，藻华暴发时水体在近红外波段(near-infrared)反射较强，使得藻华水体具有陆地植被类似的红边(red edge)反射特征〔句(图2).因此从*2020-12-14收稿;2021-02-01收修改稿.国家自然科学基金项目(41971304)和广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3006)联合资助.**通信作者;E-mail:fengl@.648J. Lake ScL(湖泊科学)，2021,33(3)理论上来讲，通过基于单一波段的反射率或构建相关的光谱指数,就能较好地对藻华区域进行判别.目前，被常用于蓝藻水华识别的光谱指数包括近红夕卜/绿光比值指数⑺、归一化植被指数（nonnalizeddifference vegetation index, NDVI ⑻）、最大叶绿素指数（maximuni chlorophyll index , MCZ ⑼）、浮藻指数（floating algae index , FAI ［l （＞］）、蓝藻指数（cya-nobacteria index, CZ ［1I ］）等.基于卫星遥感数据的研究对象包括单个湖泊冋呦、区域湖泊群，甚至全球尺度湖泊［⑻.毋庸置疑，卫星遥感提供了一种高效、低成本的蓝藻水华监测手段，但是在实际应用过程中，笔者提出以下4个应当注意的关键问题.1水体在绿光及近红外波段的高反射信号并非一定来源于蓝藻水华图］Landsat 8 OLI 真彩色合成影像显示太湖(A)、洱海(B)与巢湖(C)的蓝藻水华暴发(湖泊中绿色为蓝藻水华暴发区)Fig.l Landsat 8 OLI true color composite for Lake Taihu (A) , Lake Erhai (B) and Lake Chaohu (C)show cyanobacterial blooms ( greenish slicks)清澈的非水华水体颜色也可能呈现墨绿色，即在可见光谱段上绿光波段反射率高于蓝、红波段.例如，对于周围有青山或森林的湖库，绿色植被信号可能通过水面的镜面反射或漫反射进入传感器, 呈现我们常见的“碧”波粼粼的景观•此外，对于富 含矿物质的湖泊,因离子（例如钙离子、碳酸氢根离子等）存在会改变水下光的吸收散射特性〔闵，进而产生各种不同的颜色（例如青藏高原部分湖泊、美 国黄石公园的大棱镜泉等）.近年，国内外学者使用水体颜色（例如FUI 颜色分级方法）对水体的富营养化开展了较多的研究何如，然而对上述两个问题目前还没有关注，更缺乏有效的解决方案.湖泊（特别是浅水湖泊）受河流输入、底部再悬浮等过程影响,水体悬浮泥沙浓度呈现显著时空动态差 异.然而，泥沙的强后向散射信号会导致高浑浊水体在近红外波段的反射率升高妙叫因此,基于单一近红 外反射率阈值法只适用于悬浮泥沙浓度较低的水体（例如波罗的海冋）•然而,2019年《自然》杂志一篇文 章将单波段算法应用到全球71个湖泊,悬浮泥沙浓度的强反射会被误判为水华信号，导致藻华过程的严 重高估•此外，因为湖泊悬浮泥沙等其他光敏参数的浓度变化会改变整个反射率光谱曲线的形状及大小，从 而使得藻华指数（如等）的最佳判别阈值在不同湖泊甚至相同湖泊不同时间存在较大差异［叫对于水生植被茂盛的湖泊而言，植被光谱在形状与反射率大小上都同藻华相似，单独使用前面提到的光 谱指数难以将两者进行有效区分（图2）,需要借助多种指数泗或植被空间分布的先验知识问.特别的是，蓝 藻中的藻蓝蛋白（或藻蓝素,phycocyanin ）在620 nm 处存在独特的吸收峰，因此蓝藻与水生植被在该波段附近 存在明显反射率差异（图2）,并可用于水生植被与水华的分类⑹.然而，只有少数几个卫星传感器设置了 620 nm 波段（如欧空局的MERIS 、OLCI 或其他高光谱卫星传感器），限制了该方法的推广应用.另外，水生植被因 具有明显的物候生长周期,其生长位置在短时间（例如几个月）内变化较小,而蓝藻水华的空间分布因受环境 影响呈现高动态变化特征.因此，可以考虑结合水生植被与水华的物候差异，利用时序遥感数据对两者进行区 分.遗憾的是,如何有效排除水生植被干扰目前仍然是实现浅水湖泊水华高精度提取的难点问题.2在湖泊上空卫星获取的总信号不只来源于水体本身卫星的入瞳（星上）信号（top-of-atmosphe^TOA ）由地物（即水体）与大气两部分构成.相比陆地而言,冯炼：卫星遥感解译湖泊蓝藻水华的几个关键问题探讨649水体因对电磁波的强吸收而导致反射信号较弱「勿，因此在卫星入瞳信号中占比较小.浑浊湖泊水体信号在某些波长范围占卫星总信号的比例小于50%，且比例随水体浑浊度变化.大气对电磁波的吸收作用以及大气的瑞利散射（或称分子散射,Rayleigh scattering）能通过物理模型准确估算，但气溶胶散射（aerosol scattering）因其高时空异质性难以准确计算并被剔除沏.前些年常用的MODIS、Landsat或者部分国产卫星数据并没有提供标准的大气校正产品，为了避免繁琐的大气校正过程，大量研究直接在星上反射率数据（甚至原始的灰度值）上进行水华范围提取妙如•值得注意的是，在大气校正难以实现的情况下，水华提取算法设计上可以适当减小大气带来的误差.例如,基于波段减法形式构建的算法（如FAI W）可以部分抵消大气影响,并且因气溶胶散射在近红外和红波段较小，利用瑞利散射校正后的数据构建FAI能较好地应用于蓝藻水华提取.而波段比值方法,特别是利用可见光构建的指数（如近红外/绿光切）可能会放大大气程辐射带来的误差.值得指出的是，基于水体的大气校正算法本身在内陆湖泊上存在精度低、有效数据少的问题;另外，水华大多会呈现类似陆地植被的光谱特征（图2），进一步使得这些针对水体设计的系列大气校正算法失效3叫当然，如今MODIS、Landsat都提供了标准陆地大气校正产品⑶殉，当斑块噪声不严重的情况下閉，此类产品也可以用于水华范围获取⑼.另外，湖泊周边陆地信号也会通过大气散射到达卫星传感器，产生陆地邻近效应进而影响水华提取结果㈤]，因此一般建议将湖泊边界水域范围内3~5个像素进行掩膜处理网.波长/nm图2现场观测清洁湖水、水生植被(沉水植被与浮叶植被)和蓝藻水华的照片及对应光谱Fig.2Photos and hyperspectral measurements for clear lake water,aquatic vegetation(floating-leaved and submerged plants)and cyanobacterial bloom3基于卫星遥感的藻华时空变化趋势需谨慎解读卫星遥感能提供周期性重复的观测，经常被用于追溯湖泊蓝藻水华的历史发展趋势[8-12'171.然而，卫星遥感获取的长时序变化是否准确,需要考虑如下两个方面因素：（1）云覆盖（或雾霾）会显著减小光学遥感影像的有效观测频次•例如，基于MODIS卫星数据统计的全球陆地平均云覆盖率约为55%[39],因此，需要考虑有限观测数据获得的趋势过程是否真实？（2）—般而言,平静的湖面条件下蓝藻才能在水体表层富集形成水华并被遥感识别,而风速较大时会引起蓝藻在水柱中的垂向混合，使得表层蓝藻信号在遥感信号中不明显[11'13].因此，风速的高动态变化特征势必会影响遥感获取的藻华暴发趋势，但影响程度如何尚需进一步研究.基于以上两个方面问题，对于重访周期较长的卫星数据（例如Landsat），一年中仅有若干次有效观测，一般难以准确捕获湖泊藻华逐年变化的相关特征信息（例如面积、暴发时间等）.然而,国内外最近不少研究忽略了这些因素影响厲阿.为了避免或解决此类问题，一方面可以选用藻华暴发频率（而非暴发频次或面积）作为变化趋势的研究对象,能适当减小部分干扰⑴丿■幻；另一方面,利用高时间分辨率的遥感数据或多源遥感数据融合,提高观测频率,从根本上提高遥感藻华趋势信息的可信度⑷切■ke Sci.(湖泊科学),2021,33(3)4水体叶绿素浓度在藻华暴发时难以通过遥感准确定量反演叶绿素浓度是表征水体浮游植物丰度或富营养化的重要指标，因此卫星遥感也被广泛用于叶绿素浓度的定量反演，进而表征湖泊水华的严重程度.水体叶绿素浓度反演的理论基础是利用叶绿素在蓝光(443 nm)与红光(675nm)波段的强吸收特征问，虽然对于清洁与浑浊水体的遥感波段选择上存在差异.然而在藻华形成后，蓝藻因能改变浮力使其在水体中的垂直分布不均一⑷，而卫星得到的信号只是水体表层.另一方面，叶绿素浓度或蓝藻细胞密度在船舶的两侧都存在几倍甚至一个数量级以上的差异⑷]，而在遥感影像一个像素范围内的水平与垂直异质性更是无法估计.因此，基于少数几个站点获取的实测水样构建的定量反演模型难以有效表征蓝藻水华的各种异质性特征,从而无法准确获取叶绿素浓度信息.所以一般而言,不建议利用卫星遥感进行藻华暴发区域的叶绿素浓度定量反演.当然，在这种情况下,叶绿素浓度一般都超过了100(xg/L,水体呈严重富营养化的情况下再通过遥感提供一个不准确的叶绿素浓度数值也完全没有必要.5结语在全球变暖的大背景下闷，湖泊温度升高会进一步促进藻类的生长，湖泊蓝藻水华未来几十年内可能仍会呈增加趋势["刖•此外，工农业点面源污染增加会进一步导致水体营养物质的增加屈，从而加剧湖泊蓝藻水华问题⑷].因此在未来相当长一段时间内,我们仍需要借助遥感技术手段准确获取蓝藻水华的实时动态信息.上述的4个问题在实际应用中可能不会全部存在，但在选用合适的遥感数据源与模型方法之前,建议先对它们的潜在影响进行评估.6参考文献[1]Brooks BW,Lazorchak JM,Howard MDA et al.Are harmful algal blooms becoming the greatest inland water quality threatto public health and aquatic ecosystems?Environmental Toxicology and Chemistry,2016,35(1):6-13.DOI：10.1002/ etc.3220.[2]Carmichael WW.The toxins of cyanobacteria.Scientific American,1994,270(1):78-86.[3]Walsby AE,Hayes PK,Boje R et al.The selective advantage of buoyancy provided by gas vesicles for planktonic cya­nobacteria in the Baltic Sea.New Phytologist,1997,136(3):407-417.DOI：10.1046/j.l469-8137.1997.00754.x. 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太湖蓝藻水华的遥感监测研究一、内容简述太湖蓝藻水华是近年来我国太湖地区较为严重的环境问题之一，对太湖水质和生态环境造成了严重影响。

为了及时了解太湖蓝藻水华的分布、变化和严重程度，本文采用遥感技术对太湖蓝藻水华进行了监测研究。

本文首先介绍了太湖蓝藻水华的基本概念和形成原因，然后详细阐述了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用，包括卫星遥感、航空遥感和地面遥感等。

接着本文分析了太湖蓝藻水华的空间分布特征，包括大范围、高密度分布和季节性变化等特点。

本文结合实际数据，对太湖蓝藻水华的发展趋势进行了预测，并提出了相应的防治措施，以期为太湖地区的环境保护和生态修复提供科学依据。

A. 研究背景随着人类活动的不断增加，太湖地区面临着严重的水环境问题，其中蓝藻水华是最为突出的一种。

蓝藻水华是一种由蓝藻类植物引起的水体富营养化现象，其生长速度快、覆盖范围广，对水生生物和人类健康造成严重影响。

近年来太湖地区蓝藻水华的发生频率呈上升趋势，给水资源管理和环境保护带来了巨大挑战。

因此对太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。

遥感技术作为一种非接触式的监测手段，具有实时、动态、高时空分辨率等特点，能够有效地反映地表生态环境的变化。

目前国内外学者已经开展了大量关于太湖蓝藻水华遥感监测的研究，但仍存在一定的局限性，如数据源单算法不够精确等问题。

因此开展太湖蓝藻水华遥感监测研究，对于提高太湖蓝藻水华监测的准确性和时效性具有重要意义。

B. 研究目的和意义随着人类活动的不断增加，太湖地区的水体污染问题日益严重，尤其是蓝藻水华的发生频率逐年上升，对太湖生态环境和周边居民的生活造成了严重影响。

因此开展太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。

建立太湖蓝藻水华遥感监测模型，提高监测数据的准确性和时效性。

通过对太湖地区不同时间段的遥感影像进行分析，揭示蓝藻水华的发生规律，为政府部门制定针对性的防治策略提供依据。

探讨太湖地区蓝藻水华与气象、水文等环境因素的关系，为综合防治提供理论支持。