摘要

浮游植物类群遥感反演能够为全面认识浮游植物在海洋生态系统中的作用提供重要的数据资料。但由于复杂的水体光学特性,近海浮游植物类群遥感反演存在着巨大挑战。本研究以复杂光学二类水体——中国东部海域为研究区,通过使用3种建模方法,即波段组合法、基于奇异值分解的多元线性回归法、基于奇异值分解的XGBoost回归法,利用遥感反射率数据反演浮游植物类群。经原位实测数据集验证,基于奇异值分解的XGBoost回归法构建的8类浮游植物叶绿素a浓度反演模型的精度最高,其中硅藻、甲藻的叶绿素a浓度反演模型在验证集上的决定系数均大于0.7。相比之下,3种建模方法估算得到的绿藻、蓝藻和金藻的叶绿素a浓度精度较低(验证结果的决定系数小于0.45)。同时,研究评估了OLCI影像的3种大气校正方法(C2RCC、POLYMER、MUMM)在中国东部海域的适用性。结果显示,相对于其他两种大气校正算法,C2RCC在各波段有较好的表现(均方根误差小于0.004 8 sr-1)。将3种浮游植物类群反演模型应用到大气校正后的OLCI影像,验证结果显示,利用基于奇异值分解的多元线性回归法建立的硅藻叶绿素a浓度模型有较好的反演精度(决定系数为0.56)。