南京地理所湖泊营养状态的光学表征及遥感应用研究取得进展

传统营养状态评价方法需进行大量水质参数的测定，持续时间长、过程复杂、无法实现时空连续性监测。遥感技术的应用有效弥补传统方法在时空连续性上的不足，但遥感提取传统方法大都间接基于单个或多个TSI指标的遥感估算，存在着精度低、通用性差等不足。在国家自然科学基金项目等的资助下，中国科学院南京地理与湖泊研究所张运林研究小组在湖泊营养状态指数(TSI)光学表征及遥感应用等方面取得新进展。

吸收系数是湖泊水体生物化学特性的综合反映，也是生物光学模型反演水质参数的纽带与桥梁。那么吸收能否定量表征水体TSI的变化？能否实现TSI的直接反演？基于全国不同区域不同营养状态的27个湖泊定位观测数据，研究系统分析了色素颗粒物、非色素颗粒物等不同水体组分吸收系数与TSI之间的耦合关系，遴选出表征TSI的最佳光学因子，构建了基于吸收系数的TSI的光学模型，并据此提出并验证了TSI的遥感反演方法。结果表明，水体组分吸收系数能够充分地反映TSI的变化且两者存在较为稳定的定量化关系。其中，水体总吸收(除纯水外，at-w(440))是表征TSI最佳光学因子，两者定量关系为: TSI=12.14*ln(at-w(440))+45.69。利用此关系和QAA算法，构建了基于Landsat 8 OLI数据的TSI反演方法，其在千岛湖、纳木错等水体的验证精度优于78%。

该研究对于打破传统方法的桎梏，实现湖泊营养状态快速和实时动态监测与评价具有重要现实意义，也为水体营养状态遥感评价通用性模型的构建提供了基础理论依据。相关成果发表在遥感领域期刊Remote Sensing of Environment上(Shi et al., 2019, 232: 111349)。

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图1 TSI与不同水体组分吸收之间的定量化关系及验证

图2 基于Landsat 8 OLI数据的TSI反演方法