为了弄清我国湖泊水体光学特性、富营养化水平和溶解碳的真实情况，中科院东北地理与农业生态研究所（以下简称东北地理所）水环境遥感学科组研究人员倾注了大量心血。他们在7年的时间里，开展34次野外调查，行程6万多公里，采集水体样品超过2300个；再结合遥感数据，构建了一种新的基于红蓝波段比值的估算水体透明度遥感模型，首次实现30米分辨率全国湖泊水体透明度遥感反演（运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射和反射特性的探测）。上述研究成果近日发表于《环境遥感》。

　　传统的水质监测方法主要是通过采集水体样品，再回到实验室进行水质参数分析。但常规监测技术和方法难以满足大范围、多频次水质参数观测需求。而遥感技术为实现上述要求的观测提供了可能。

　　然而，对于光学卫星遥感而言，水体属于弱信号目标，在透过大气抵达卫星传感器时，夹杂着大气气溶胶散射、辐射和反射的噪声。国内外科学家经过几十年的探索，已经开发出多个较为成熟的算法，基本实现对大气噪声的剥离，为湖泊水体透明度的遥感反演奠定了基础。

　　论文第一作者、东北地理所助理研究员刘阁介绍，目前用于水体目标的大气校正算法主要有三种：第一种是基于紫外或短波红外波段离水辐射为零作为假设构建的暗像元算法，该类算法适合水体浑浊度较大的湖泊，但由于卫星传感器紫外或者短波波段信噪比较低，并不适用于较为清澈的湖泊；第二种是基于水体近红外离水反射经验关系的亮像元算法，该类算法简单实用，得到了广泛的应用，但是该类算法在模型构建推理时往往固化了离水反射率的形状，降低了大气校正模型的适用性；第三种是只进行部分大气校正的去瑞利散射大气校正方法，该类方法放弃了大气气溶胶散射的校正，但也避免了气溶胶校正方面误差的引入。

　　“我们的研究结果表明，第三种大气校正算法是最适合中国国家尺度湖泊群透明度估算的产品。”论文共同第一作者和通讯作者，东北地理所研究员宋开山补充道。

　　在该研究成果之前，我国已实现了部分大型湖泊及区域性湖泊群的中高分辨率水体透明度遥感反演；同时中国粗分辨率大型湖泊透明度反演，取得了较为精确的反演精度。

　　宋开山介绍，本次研究成果的创新之处，在于构建了一个相对具有大尺度反演能力且能够进行长时序反演的水体透明度遥感反演模型。该模型覆盖了全中国多种类型水体透明度样本，与卫星进行了有效匹配，具有较强的稳健性。

　　该课题组把2004至2012年采集的400多个样点和美国环保署2009年的采样数据验证后表明，该模型具有时空外推能力，在各大洲甚至全球尺度的水体透明遥感反演方面具有潜在应用价值。

　　“如果在云计算和稳定大气校正算法的支持下，可以用来进行大区域高精度（30米分辨率）水体透明度反演。”宋开山告诉《中国科学报》。

　　据介绍，该研究成果前期的预研究结果，已得到相关环保部门的应用；采用该方法构建的模型，也应用到今年黑龙江呼兰河污染事件中，监测被污染呼兰河的水体透明度。目前，该课题组正与生态环境部、科技部等相关部门沟通，将算法与成果共享，为中国内陆水体透明度监测提供技术服务。

　　相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111800