陳宇航, 孫德勇, 2, 3, 陳薇薇, 樊 杰, 王勝?gòu)?qiáng), 2, 3, 張海龍, 2, 3, 何宜軍, 2, 3

基于奇異值分解技術(shù)的近海水體硅藻濃度反演模型研究

陳宇航1, 孫德勇1, 2, 3, 陳薇薇1, 樊 杰1, 王勝?gòu)?qiáng)1, 2, 3, 張海龍1, 2, 3, 何宜軍1, 2, 3

(1. 南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院, 江蘇 南京 210044; 2. 江蘇省海洋動(dòng)力遙感與聲學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇南京 210044; 3. 江蘇省海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)工程技術(shù)研究中心, 江蘇 南京 210044)

浮游植物是水體生態(tài)系統(tǒng)中的重要初級(jí)生產(chǎn)者, 其中硅藻貢獻(xiàn)海洋初級(jí)生產(chǎn)力約40%, 因此估算硅藻濃度對(duì)了解海洋生物地球化學(xué)過程和生態(tài)系統(tǒng)演變至關(guān)重要。本文基于2016年6月黃渤海和2018年7月黃渤海航次實(shí)測(cè)色素濃度數(shù)據(jù)集, 利用CHEMTAX軟件獲取硅藻濃度信息; 之后, 結(jié)合實(shí)測(cè)遙感反射率數(shù)據(jù), 利用奇異值分解方法, 構(gòu)建硅藻濃度反演模型。檢驗(yàn)結(jié)果表明: 模型的決定系數(shù)為0.80(<0.001), 平均絕對(duì)百分比誤差和中值誤差分別為58.62%和39.12%, 模型適用度較高; 經(jīng)過衛(wèi)星驗(yàn)證, 該模型適用于GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)傳感器(2=0.78,<0.001, 平均絕對(duì)百分比誤差和中值誤差分別為44.43%和35.55%)。將模型應(yīng)用于2020年6月份GOCI月平均數(shù)據(jù), 其硅藻濃度空間分布趨勢(shì)與前人研究一致。本研究成果可為近海水體硅藻生物量的遙感估算研究提供技術(shù)方法支撐。

硅藻濃度; 奇異值分解; CHEMTAX; GOCI; 中國(guó)近海

浮游植物以其細(xì)胞形態(tài)、生物地理化學(xué)功能和元素需求等一系列特征在調(diào)節(jié)海洋生物地球化學(xué)中起著關(guān)鍵作用[1]。通過對(duì)浮游植物進(jìn)行探測(cè), 可以刻畫出海洋水體浮游植物種群結(jié)構(gòu)及分布特征, 這將為深入理解海洋中浮游植物功能多樣性提供重要支撐, 為揭示海洋生物地球化學(xué)過程提供科學(xué)依據(jù)。中國(guó)近海浮游植物種群結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣, 主要的優(yōu)勢(shì)藻種為硅藻()、甲藻()、綠藻()和定鞭金藻()等[2-6]。不同浮游植物種群呈現(xiàn)出不同的功能性差異, 研究浮游植物種群生物量, 掌握浮游植物種群結(jié)構(gòu)特征, 這對(duì)研究海洋生態(tài)動(dòng)力學(xué)和碳、硅等多種元素循環(huán)等均具有重要意義[7-10]。

針對(duì)中國(guó)近海浮游植物種群生物量, 很多學(xué)者進(jìn)行過一定研究。王俊等[11]通過分析1992年至1993年渤海生態(tài)基礎(chǔ)調(diào)查資料, 發(fā)現(xiàn)渤海共有浮游植物31屬70種, 其中硅藻門的種類和數(shù)量占絕對(duì)優(yōu)勢(shì); 孫軍等[7]基于渤海浮游植物群落的分析和模擬資料, 研究發(fā)現(xiàn)硅藻和甲藻的占比最高; 趙越等[12]利用流式細(xì)胞儀和形態(tài)學(xué)觀察等方法對(duì)2015年黃海及東海的浮游植物樣品進(jìn)行處理分析, 發(fā)現(xiàn)硅藻是黃海海域的特征藻種; 陳楠生等[13]研究分析了1957—2019年間渤海46次航次調(diào)查數(shù)據(jù), 結(jié)果顯示渤海浮游植物的生物多樣性很高, 在已鑒定的140個(gè)赤潮物種中, 硅藻類占一半以上。現(xiàn)有研究表明, 硅藻的生物量在中國(guó)近海浮游植物種群生物量中擁有較大的占比。

硅藻也是海洋食物鏈的重要組成部分。在海洋富營(yíng)養(yǎng)化的情況下, 硅藻生物量會(huì)劇增, 從而極易引起赤潮, 對(duì)海洋生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞。同時(shí), 硅藻還會(huì)產(chǎn)生有害的次生代謝物, 使得有毒物質(zhì)在海洋中富集, 最終通過食物鏈對(duì)捕食動(dòng)物的發(fā)育甚至是生命造成巨大威脅[14-15]。由于其獨(dú)特的主導(dǎo)地位與功能優(yōu)勢(shì), 硅藻已成為多個(gè)種群中的研究重點(diǎn), 對(duì)硅藻生物量的反演研究成為當(dāng)務(wù)之急。

目前研究硅藻生物量的方法大多基于實(shí)測(cè)采集數(shù)據(jù)。例如, 利用實(shí)驗(yàn)室光學(xué)顯微鏡、流式細(xì)胞術(shù)等獲取采集水體樣本中的硅藻豐富度信息; 利用高效液相色譜法(High Performance Liquid Chro-matography, HPLC)求得現(xiàn)場(chǎng)采集水體樣本的色素濃度信息, 并通過CHEMTAX軟件或診斷色素分析法獲得硅藻濃度信息[16-21]。這些測(cè)量方法獲取的硅藻濃度較精確, 但實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)獲取難度大, 且無法長(zhǎng)時(shí)序、大范圍地對(duì)硅藻進(jìn)行觀測(cè)研究。隨著衛(wèi)星遙感的快速發(fā)展, 遙感技術(shù)在探測(cè)宏觀大范圍和長(zhǎng)時(shí)序變化的目標(biāo)對(duì)象上, 具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。Xi等[22]基于診斷色素分析法獲得硅藻濃度信息, 利用奇異值分解方法(Singular Value Decomposition, SVD)對(duì)星地匹配遙感反射率(Remote sensing reflectance,rs)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理, 探究硅藻濃度信息與rs之間的潛在關(guān)聯(lián), 獲取全球硅藻濃度時(shí)空分布特征?，F(xiàn)有反演方法在一定程度上可以獲得硅藻濃度信息, 但主要是針對(duì)大洋水體的硅藻濃度研究。中國(guó)近海水體成分復(fù)雜, 宏觀大洋水體尺度上的硅藻濃度反演模型未必適用于區(qū)域性的近海水體, 而目前專門針對(duì)中國(guó)近海水體硅藻濃度的遙感反演研究仍屬空白, 估算模型的缺失阻礙了中國(guó)近海硅藻生物量的衛(wèi)星反演, 更無法實(shí)現(xiàn)周期性對(duì)硅藻生物量的時(shí)空監(jiān)測(cè)。

為此, 針對(duì)渤海和北黃海水體, 本文基于2016年6月黃渤海和2018年7月黃渤海航次實(shí)測(cè)數(shù)據(jù), 首先利用CHEMTAX軟件, 將色素濃度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的藻種濃度數(shù)據(jù), 提取硅藻濃度信息; 之后, 利用SVD, 提取標(biāo)準(zhǔn)化后的反射率光譜特征, 將SVD后得到協(xié)方差矩陣, 探究硅藻濃度與矩陣之間的潛在聯(lián)系, 構(gòu)建硅藻濃度反演模型; 將模型應(yīng)用于2020年的6月份GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)數(shù)據(jù), 獲取硅藻濃度月平均分布產(chǎn)品; 并與已有硅藻濃度反演模型進(jìn)行定性地探討比較。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)域是渤海和北黃海。渤海位于37°N～ 41°N、117°E～121°E之間, 是我國(guó)最北部的半封閉內(nèi)海, 僅在東部以渤海海峽與北黃海相通。受黃河、遼河與海河等河流影響, 大量泥沙沖積推擠海床, 造成海底平坦。渤海平均深度只有18 m, 豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)經(jīng)過河流進(jìn)入渤海, 為浮游植物提供良好的生存條件[23]。北黃海是一個(gè)半封閉海域, 被山東半島、遼東半島和朝鮮半島圍繞, 受黃海暖流、季節(jié)性黃海冷水團(tuán)和河流淡水的共同作用影響, 其生態(tài)環(huán)境復(fù)雜多樣[24]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

本研究所采用的是2016年6月黃渤海和2018年7月黃渤海航次的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù), 主要包括遙感反射率rs數(shù)據(jù)以及基于HPLC方法獲取的色素濃度數(shù)據(jù), 通過質(zhì)量控制后參與模型構(gòu)建的實(shí)測(cè)航次數(shù)據(jù)具體信息與采樣的航次站點(diǎn)分布分別如表1與圖1所示。

表1 現(xiàn)場(chǎng)航次及其實(shí)驗(yàn)參數(shù)信息

1.2.1 遙感反射率數(shù)據(jù)獲取與處理

現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量rs數(shù)據(jù)是由美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec4Hi-ResNG地物光譜儀測(cè)量獲得, 它可以測(cè)量的光譜波長(zhǎng)介于350～2 500 nm之間, 其中在700 nm以內(nèi)的光譜分辨率是3 nm。在進(jìn)行作業(yè)的過程中, 選擇天氣晴朗的環(huán)境, 使用ASD測(cè)量目標(biāo)地物完畢后使用ASD自帶的RS3軟件對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本航次所采用的光譜范圍在400～700 nm之間, 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣的采樣間隔為1 nm。為保證模型的準(zhǔn)確性, 剔除實(shí)測(cè)rs數(shù)據(jù)中小于零異常值, 經(jīng)過處理后的rs光譜如圖2所示, 其中不同顏色的光譜曲線代表不同站點(diǎn)的rs光譜。

1.2.2 浮游植物種群濃度數(shù)據(jù)獲取與處理

參照Aiken的質(zhì)量控制方法[25]: 1) 剔除總?cè)~綠素濃度和輔助色素濃度之差大于兩者之和的30%; 2) 剔除12種輔助色素中濃度小于0.001 mg·m–3的數(shù)目小于6個(gè)的樣本[26]。在航次所采集色素濃度基礎(chǔ)上, 利用CHEMTAX (CHEMical TAXonomy, CHEMTAX)軟件獲取浮游植物種群濃度。CHMTAX軟件可通過由每種浮游植物不同色素的比例組成的初始比率矩陣, 將色素信息轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的藻種濃度信息。本研究的CHEMTAX軟件計(jì)算所得藻種及其藻種包含色素信息是參考Aiken等[25]和Zhang等[26]的研究, CHEMTAX軟件計(jì)算是使用Pan等[27]和Sun等[28]研究中的初始色素比率矩陣。在CHEMTAX軟件計(jì)算時(shí), 本研究定義64個(gè)矩陣, 每個(gè)矩陣各藻種和對(duì)應(yīng)藻種色素之間的比率均是初始比率矩陣乘以0.65～1.35之間的隨機(jī)數(shù)。在獲取的64組種群濃度中, 選取6組種群濃度均方根誤差(MSE)最低的平均值作為最終藻種濃度, 并且為保證后續(xù)模型的準(zhǔn)確性, 只保留CHEMTAX軟件計(jì)算所得大于0.005 mg·m–3的藻種濃度。

1.2.3 GOCI衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取與處理

本研究使用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)為GOCI數(shù)據(jù), GOCI是韓國(guó)航天局于2009年發(fā)射的COMS(Communication Ocean and Meteorological Satellite)衛(wèi)星上搭載的水色遙感器, 它可以覆蓋我國(guó)渤海、黃海以及東海部分區(qū)域, 空間分辨率約為500 m, 時(shí)間分辨率可達(dá)1 h, 每天可連續(xù)進(jìn)行8次觀測(cè), 并設(shè)有6個(gè)可見光波段(412 nm、443 nm、490 nm、555 nm、660 nm和680 nm)。

1.3 精度指標(biāo)

本研究通過決定系數(shù)(2)、均方根誤差(MSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(APE)和中值誤差(E)來對(duì)建模效果進(jìn)行精度校驗(yàn), 相應(yīng)的計(jì)算公式如下所示:

2 硅藻濃度反演模型開發(fā)

利用SVD, 可以提取浮游植物rs特征, 進(jìn)而獲取浮游植物色素或種群生物量信息, 這種方法已經(jīng)被初步應(yīng)用于色素濃度反演模型的構(gòu)建[29-30]。本研究基于SVD, 提取標(biāo)準(zhǔn)化后的反射率光譜特征, 利用SVD后的協(xié)方差矩陣與CHEMTAX軟件計(jì)算的硅藻濃度進(jìn)行線性擬合, 建模流程如圖3所示。

首先將實(shí)測(cè)rs數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理: 用實(shí)測(cè)rs數(shù)據(jù)減去平均實(shí)測(cè)rs值, 之后除以實(shí)測(cè)rs的標(biāo)準(zhǔn)差,提取標(biāo)準(zhǔn)化后的rs數(shù)據(jù)中與GOCI相同的6個(gè)波段數(shù)據(jù), 記為矩陣。矩陣根據(jù)公式(5)進(jìn)行SVD后得到3個(gè)矩陣: PCs(左奇異值向量矩陣)、EOFs(右奇異值向量矩陣)、奇異值矩陣Σ。

式中,為行列矩陣;為行列矩陣; Σ為行列矩陣, 是矩陣在對(duì)角線上的奇異值, 并按遞減順序排列, 其中為樣品數(shù),為波段數(shù)。將CHEMTAX計(jì)算的硅藻濃度取對(duì)數(shù), 結(jié)合公式(6)與協(xié)方差矩陣進(jìn)行線性擬合。本研究使用留一交叉驗(yàn)證法(Leave-One-Out Cross Validation)進(jìn)行建模, 即每次使用–1個(gè)樣品數(shù)建模, 留下1個(gè)作為驗(yàn)證點(diǎn), 循環(huán)次建模, 最后取模型的平均作為最終模型。

ln(dia) =0+11+11+ … +au, (6)

式中,dia為硅藻濃度,0為截距,1、2、…、n為回歸系數(shù),1、2、…、u為矩陣中列向量的前個(gè)元素。這里引入赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)來決定的取值, 以此來尋找最優(yōu)擬合[29-30]。

3 結(jié)果與分析

3.1 硅藻濃度反演模型驗(yàn)證

3.2 硅藻濃度反演模型示范應(yīng)用

注: A) 遼東灣; B) 渤海灣; C) 萊州灣; D) 鴨綠江入?？? E) 遼河入?？? F) 海河入海口

4 討論

4.1 硅藻濃度空間分布的潛在因素分析

就上述反演得到的2020年6月渤海和北黃海水體硅藻濃度的空間分布而言, 整體上, 硅藻濃度的分布呈現(xiàn)出近岸濃度高、離岸濃度低的趨勢(shì)特點(diǎn), 與前人研究一致[32-34]。海水溫度、鹽度以及營(yíng)養(yǎng)鹽等是影響浮游植物空間分布的重要因素。其中, 營(yíng)養(yǎng)鹽的作用更顯著[35-36]。在眾多浮游植物種群中, 硅藻偏愛在低溫、高營(yíng)養(yǎng)鹽的水環(huán)境中生存[37], 而近岸海域水深較淺, 攜帶大量營(yíng)養(yǎng)鹽的地表徑流與海水能夠充分混合, 使得河口區(qū)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)較為豐富, 并且水流逐漸變緩, 水體濁度降低, 有利于硅藻等浮游植物的生長(zhǎng)繁殖[38], 因此可能造成硅藻濃度較高。隨著離岸距離的增加, 海水的深度增大, 營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的豐度不及近岸水域, 所以硅藻濃度也逐漸降低。

渤海的硅藻濃度整體上高于北黃海, 這可能是由于渤海整體上是一個(gè)近封閉內(nèi)海, 受海河、黃河和遼河等陸源輸入的影響較大, 河流沖淡水帶來了豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)與海水進(jìn)行交匯, 為硅藻的生長(zhǎng)提供了良好條件[11, 35, 39]。相較于渤海, 北黃海受陸源輸入的影響比較小, 同時(shí)又具備低鹽度、高營(yíng)養(yǎng)的渤海沿岸水與高鹽度、低營(yíng)養(yǎng)的黃海水, 所以可能導(dǎo)致硅藻濃度相對(duì)于渤海較低[24]。

4.2 硅藻濃度反演模型的合理性和局限性分析

近年來, 許多學(xué)者對(duì)浮游植物種群生物量有專門的探究[9, 40-42], 但目前準(zhǔn)確計(jì)算浮游植物各種群生物量仍然是個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在水色遙感中, 太陽輻射光進(jìn)入水中經(jīng)過浮游植物等水體組分散射后, 其中一部分離開水面被搭載在衛(wèi)星的傳感器所接收, 所以通過rs可以獲取浮游植物信息[43-45]。由于多維度數(shù)據(jù)集難以提取其特征信息, 而SVD方法可以通過降低數(shù)據(jù)維度來尋找描述數(shù)據(jù)集內(nèi)的主導(dǎo)特征信息[46]。因此本研究通過SVD方法來降低rs時(shí)間和空間維度, 獲取能夠描述rs光譜特征的主導(dǎo)信號(hào)[29, 47]。

葉綠素可以描述浮游植物生物量變化[51], 因此通過實(shí)測(cè)總?cè)~綠素濃度與硅藻濃度的數(shù)據(jù), Sun等[28]建立了二者之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系模型, 雖然在其研究中表現(xiàn)出較好的模擬精度(2與APE分別為0.808與54.2%), 但是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌w根結(jié)底對(duì)于時(shí)空的依賴性較強(qiáng), 并且浮游植物種群結(jié)構(gòu)成分變化復(fù)雜[52-53], 因此經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠襁m合于其他區(qū)域和時(shí)間仍需進(jìn)行進(jìn)一步比較驗(yàn)證。此外, 根據(jù)浮游植物吸收可加性理論, 總浮游植物吸收可分解成不同藻種吸收[54], 基于此, 樊杰等[55]尋找硅藻吸收光譜不同波段處的高斯峰與實(shí)測(cè)硅藻濃度之間的關(guān)系來構(gòu)建硅藻濃度反演模型并且具有較高的精度?；诒狙芯繑?shù)據(jù), 利用樊杰等[55]的硅藻濃度反演模型, 反演得到相應(yīng)的硅藻濃度, 并與本研究所反演硅藻濃度進(jìn)行比較, 如圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)本研究反演的硅藻濃度與實(shí)測(cè)的硅藻濃度之間的2(圖6a)雖然低于與基于樊杰等[55]的硅藻反演模型(圖6b), 分別為0.80與0.83, 但在APE、與E均好于基于樊杰等[55]硅藻反演模型, 分別為58.62%與61.15%, 39.12%與52.25。由于樊杰等[55]是針對(duì)黃渤東海的硅藻濃度所構(gòu)建的硅藻反演模型, 該模型可能具有區(qū)域性, 而本研究針對(duì)渤海和北黃海的硅藻濃度構(gòu)建硅藻濃度反演模型, 因此可能造成本研究模型精度較高于樊杰等[55]模型。再者, 衛(wèi)星浮游植物吸收系數(shù)產(chǎn)品是由rs產(chǎn)品轉(zhuǎn)化而來, 因此在經(jīng)過多個(gè)經(jīng)驗(yàn)關(guān)系的步驟過程中可能會(huì)引入累積誤差, 樊杰等[55]模型精度可能會(huì)受到限制。

然而, 本研究所開發(fā)模型的表現(xiàn)仍受到一些局限。本研究基于2個(gè)夏季航次實(shí)測(cè)rs數(shù)據(jù)和HPLC色素濃度數(shù)據(jù)中, 由于rs隨季節(jié)變化而變化, 構(gòu)建的模型是否適用于4個(gè)季節(jié)還未知, 后續(xù)在模型構(gòu)建中將考慮加入更多不同季節(jié)航次數(shù)據(jù)。模型構(gòu)建中所需的硅藻濃度是基于CHEMTAX軟件轉(zhuǎn)化HPLC色素濃度獲取, 盡管CHEMTAX軟件被普遍認(rèn)為是一種計(jì)算浮游植物群落生物量的有效方法[56-60], 但由于其初始色素比率矩陣受時(shí)間和空間影響較大, 需要在未來工作中進(jìn)一步研究獲取更準(zhǔn)確的最優(yōu)初始比率矩陣, 提高模型反演精度。

5 結(jié)論

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Inversion model ofconcentrations based on singular value decomposition in coastal waters

CHEN Yu-hang1, SUN De-yong1, 2, 3, CHEN Wei-wei1, FAN Jie1,WANG Sheng-qiang1, 2, 3, ZHANG Hai-long1, 2, 3, HE Yi-jun1, 2, 3

(1. School of Marine Sciences, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China; 2. Jiangsu Key Laboratory of Ocean Dynamics Remote Sensing and Acoustics, Nanjing 210044, China; 3. Jiangsu Research Center for Ocean Survey Technology, Nanjing 210044, China)

Phytoplankton is a vital primary producer in marine ecosystems, andaccount for almost 40% of the primary productivity in the ocean. Thus, estimatingconcentrations plays a crucial role in understanding marine biogeochemical processes and ecosystem evolution. In this study, we obtainedconcentrations using the CHEMTAX program and phytoplankton pigment data from the Bohai Sea and the Yellow Sea collected in June 2016 and July 2018. Furthermore, we established a model to estimateusing measured remote sensing reflectance (rs) based on the singular value decomposition method. The leave-one-out method accuracy test showed that the accuracy of the model was relatively high (determination coefficient,2: 0.80,<0.001). The mean absolute percent error (APE) was 58.62%, and the median error (E) was 39.12%. Validation by satellite–ground synchronizationrsencouraged applicability of the geostationary ocean color imager (2: 0.78,<0.001,APE: 44.43%, andE: 35.55%). The spatial distribution of the invertedconcentration showed a high degree of similarity with previous reports. A comparison with the three current inversion modelsand this study provides technical support for continuedbiomass research in coastal waters.

diatom concentrations; SVD; CHEMTAX; GOCI; Chinese coastal seas

Feb. 18, 2022

P733.3

A

1000-3096(2022)09-0025-11

10.11759/hykx20220218002

2022-2-18;

2022-4-22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(42176179, 41876203, 42176181, 42106176); 江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃(自然科學(xué)基金)項(xiàng)目(BK20211289, BK20210667); 自然資源部空間海洋遙感與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(202102005); 江蘇省研究生研究與實(shí)踐創(chuàng)新項(xiàng)目(KYCX21_0975)

[National Natural Science Foundation of China, Nos. 42176179, 41876203, 42176181, 42106176; Jiangsu Basic Research Program (Natural Science Foundation) Project, Nos. BK20211289, BK20210667; Open Fund of Key Laboratory of Spatial Marine Remote Sensing and Application, Ministry of Natural Resources, No. 202102005; Jiangsu Province Postgraduate Research and Practice Innovation Project, No. KYCX21_0975]

陳宇航(1998—), 福建省莆田市人, 碩士研究生, 主要研究方向?yàn)楹Ｑ蠊鈱W(xué)遙感, E-mail: 570274708@qq.com; 孫德勇(1984—),通信作者, 主要從事水體光學(xué)、水色遙感, E-mail: sundeyong@nuist.edu.cn

(本文編輯: 趙衛(wèi)紅)