基于奇异值分解技术的近海水体硅藻浓度反演模型研究

作者：陈宇航; 孙德勇^*; 陈薇薇; 樊杰; 王胜强; 张海龙; 何宜军

来源：海洋科学, 2022, 46(09): 25-35.

• 硅藻浓度
• 奇异值分解
• CHEMTAX
• GOCI
• 中国近海

浮游植物是水体生态系统中的重要初级生产者,其中硅藻贡献海洋初级生产力约40%,因此估算硅藻浓度对了解海洋生物地球化学过程和生态系统演变至关重要。本文基于2016年6月黄渤海和2018年7月黄渤海航次实测色素浓度数据集,利用CHEMTAX软件获取硅藻浓度信息;之后,结合实测遥感反射率数据,利用奇异值分解方法,构建硅藻浓度反演模型。检验结果表明:模型的决定系数为0.80(P<0.001),平均绝对百分比误差和中值误差分别为58.62%和39.12%,模型适用度较高;经过卫星验证,该模型适用于GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器(R2=0.78,P<0.001,平均绝对百分比误差和中值误差分别为44.43%和35.55%)。将模型应用于2020年6月份GOCI月平均数据,其硅藻浓度空间分布趋势与前人研究一致。本研究成果可为近海水体硅藻生物量的遥感估算研究提供技术方法支撑。

• 单位
  南京信息工程大学