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面向浮游植物类群遥感的HY-1C/D卫星数据应用初探

         
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浮游植物是全球初级生产力的重要贡献者,浮游植物群落结构的变化影响着初级生产力,进而影响着海洋的物质循环与能量转换,因此具体量化分析浮游植物各群落结构的生物量对了解浮游植物群落结构变化,进而了解全球初级生产力极其重要。本文基于2016年与2018年4个渤海航次的实测遥感反射率数据和实测HPLC(High Performance Liquid Chromatography)浮游植物色素数据,通过CHEMTAX(CHEMical TAXonomy)方法将HPLC色素数据转化为相应藻种浓度数据,其中硅藻、隐藻、蓝藻与绿藻对总叶绿素a的占比较大。结合奇异值分解和多元线性回归方法,构建适用于中国近海硅藻、隐藻、蓝藻和绿藻浓度的反演模型;利用留一交叉验证法对模型进行验证,结果表明:隐藻、蓝藻和绿藻模型精度较高,决定系数R2均在0.70及以上,硅藻R2为0.44(p均小于0.001),硅藻、隐藻、蓝藻和绿藻浓度反演模型的中值误差ME各为44.81%、45.34%、51.20%和62.80%。随后,将模型应用于国产HY-1C/D卫星海洋水色扫描仪COCTS(China Ocean Color&Temperature Scanner)的遥感反射率日产品数据,获得渤海4个藻种浓度的空间分布特征,发现与实测浓度的空间分布特征分布一致。进一步分析COCTS与MODIS-Aqua、GOCI-Ⅱ的藻种浓度反演模型精度,发现基于COCTS波段的隐藻浓度反演模型精度高于基于MODIS-Aqua、GOCI-Ⅱ波段模型,硅藻、蓝藻和绿藻浓度反演模型精度和MODIS-Aqua相近且均高于GOCI-Ⅱ。在藻种浓度监测的示范性应用上,COCTS效果更好。综上所述,国产卫星HY-1C/D数据在藻种浓度监测方面具有强大的应用潜力。

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