太湖藍藻水華遙感監測預測預警精度研究獲進展

【中國化工儀器網 技術前沿】2012年以來，隨著太湖污染整治和生態修復措施的深入實施，太湖梅梁湖、貢湖以及南太湖等藻華易發區域，出現了大量的水生植物（以菹草、馬來眼子菜、荇菜為主），面積可達數十平方公里。傳統監測方法會將水生植物誤判為藍藻水華，嚴重影響監測精度；此外，為了減少大量水生植物對航運帶來的不利影響，當地相關部門會定期收割，造成水生植物區的人為性變化；再加上太湖主要優勢水生植物具有不同的生活史，生長期差異顯著，水生植物的時空分布變化顯著。綜合上述因素，固定水生植物區的方式已無法適應水生植物的時空變化情形和滿足藍藻水華遙感高精度監測的要求。

太湖藍藻水華遙感監測預測預警精度研究獲進展

藍藻水華水體在近紅外波段具有明顯的植物特徵「陡坡效應」，是衛星監測藍藻水華的主要依據。水生植物擁有與藍藻水華類似的光譜特徵，在光學遙感影像上，基於近紅外陡坡效應所研發的遙感監測方法，無法實現藍藻水華和水生植物的同步監測。

通常情況下，由於太湖水生植被主要分布在鎮湖灣、光福灣、胥口灣、東太湖等區域 ，區別於水華易發區（太湖西部和北部），太湖藍藻水華遙感監測通常將東太湖水生植被區進行掩膜處理，掩膜區不再考慮水華的發生。

中國科學院南京地理與湖泊研究所張玉超等基於藍藻水華和水生植被在藍光、綠光和近紅外波段的光譜差異，創新性提出藍藻水華與水生植被遙感辨別指數CMI（Cyanobacteria and Macrophytes Index），成功實現太湖藍藻水華、浮葉&挺水植被、沉水植被的MODIS衛星同步監測，監測精度達86%。該方法可以有效實現遙感技術對藍藻水華和水生植被的分離和提取，為進一步提高太湖藍藻水華預測預警精度提供了重要的技術支撐。

此研究工作近日在《遙感》（Remote Sensing）雜誌上已經公開發表。

（原標題：太湖藍藻水華和水生植被的MODIS衛星同步遙感監測方法研究獲進展）