利用PARASOL卫星搭载的多角度偏振地球反射率探测仪-3(POLDER-3)的偏振数据,反演了香河地区细粒子气溶胶光学厚度。反演数据与POLDER、MODIS业务化产品及AERONET数据进行对比分析,POLDER的细粒子气溶胶光学厚度反演效果显著优于MODIS产品,相关系数由0.67升至0.93,平均误差由0.32降至0.15。将POLDER偏振数据与神经元网络方法相结合,相关系数升至0.94,平均误差降为0.11。将该神经网络(NN)训练模型应用于杭州和香港地区进行验证,在杭州地区反演精度相似,在香港地区适用性较差。研究表明,利用POLDER偏振数据结合神经网络方法来提取细粒子气溶胶信息是可行的。

基于黄河口海域实测数据,建立了利用745 nm(模型1)和680 nm(模型2)波段遥感反射率的颗粒有机碳(POC)浓度反演模型,得到的平均相对误差(APD)均低于26%,其中模型1表现更优。结合海洋水色成像仪(GOCI)影像和实测数据对两个模型进行了精度评估,平均相对误差均在30%以内。基于所建立的模型和卫星遥感影像,分析了逐时、大风过程(几日之间)、季节变化三种情况下黄河口海域POC浓度的时空变化特征。结果表明,冬季POC浓度整体较高,夏季POC浓度整体较低;渤海湾附近出现POC浓度最高值。三种情况下,POC浓度的变化范围在同一尺度上,表明短时间间隔并不意味着POC浓度变化范围也小,其季节平均效应是显著的。

海上漂浮绿潮生物量的估算对实现绿潮处置资源高效配置、提高应急处置效率具有重要意义。利用现场实验获取的漂浮绿潮单位面积生物量及其地物反射光谱数据，分析了漂浮绿潮光谱特征和多种光谱指数与单位面积生物量之间的响应关系，基于此构建并验证了漂浮绿潮生物量估算模型。结果显示漂浮绿潮近红外波段反射率与单位面积生物量之间存在强相关关系(相关系数R≈0.8)；光谱指数以及960 nm反射峰和1060 nm吸收峰峰值与漂浮绿潮单位面积生物量显著相关(R>0.7)；基于R960/R670和R1060/R670(R670，R960，R1060分别为670,960,1060 nm处的反射率)构建的漂浮绿潮生物量指数估算模型具有较高的精度(R2≈0.9，相对误差RPE≈27%)。研究结果为利用遥感技术实现海面漂浮绿潮生物量估算提供了参考。

渤海是我国的半封闭内海，受陆源影响显著，水体光学性质复杂多变，静止轨道水色卫星(GOCI)的高时间分辨率数据为研究渤海水体总吸收系数的时空变化特征，特别是逐时变化提供了可能。针对GOCI波段设置，利用实测数据建立了基于遥感反射率波段比值的412、443、555 nm 波段渤海总吸收系数遥感反演模型，经独立实测数据检验，模型反演值与实测值的相关系数大于0.8，平均相对误差(APD)小于13%，中值相对误差小于9%，优于已有典型算法(精度提高约10%)；经独立现场-卫星时空匹配数据检验，基于该模型和GOCI卫星数据的总吸收系数遥感反演平均相对误差在35%以内。基于2015 年5 月4 日1 天8 景的GOCI影像和所建立的模型，研究了渤海总吸收系数的逐时变化特征。结果表明，8:30—15:30 期间总吸收系数变幅主要分布范围是0.2~0.3 mm^-1，最大变幅可达到0.8 mm^-1，变幅极大值主要分布在辽东湾、渤海湾和莱州湾近岸海域。结合潮汐数据的分析发现，辽东湾、渤海湾北部总吸收系数与潮高的逐时变化具有较好的一致性，总吸收系数极小值出现时刻滞后于低潮时刻0~1.5 h；莱州湾西部总吸收系数与潮高逐时变化呈明显负相关性；渤海湾南部、莱州湾东部总吸收系数与潮高变化未见显著相关性。

本文选取晴好天气条件下的MODIS影像为研究数据, 以“类间距”为评价指标, 对比分析了5种常用的植被指数(NDVI、EVI、ARVI、RVI和DVI)对不同生长阶段绿潮的探测能力, 在此基础上, 利用最优指数开展了2014年黄海绿潮的过程分析, 并与历年监测结果进行了对比。结果表明, NDVI算法对绿潮各个生长阶段的探测能力均最强。2014年黄海绿潮生消过程共计85天, 绿潮密集区先向东北漂移, 然后向西北漂移, 最后转向东北方向漂移。最大覆盖面积为540 km2, 最大分布面积为50 000 km2; 与历年监测结果相比, 2014年黄海绿潮的覆盖面积较小, 但分布面积较大。

在绿潮遥感业务化监测中, 250 m分辨率的MODIS卫星数据是主要数据源, 归一化差值植被指数(NDVI) 是绿潮卫星遥感信息提取的主要方法。研究发现, 由于MODIS空间分辨率较低, 存在大量的混合像元, 导致提取的绿潮覆盖面积明显偏大。针对该问题, 本文在MODIS绿潮NDVI计算的基础上, 首先对大于NDVI阈值的像元进行混合像元分解, 得到MODIS NDVI混合像元分解后的绿潮面积, 然后以准同步的30 m分辨率HJ-1 CCD影像提取的绿潮覆盖面积为真值, 建立了MODIS NDVI混合像元分解得到的绿潮面积与HJ-1提取的绿潮面积之间的关系模型, 以实现绿潮面积的精细化提取。与传统的NDVI阈值法和混合像元分解法相比, 该方法提取的绿潮覆盖面积更接近于“真值”, 面积约为“真值”的96%, 而传统的NDVI阈值法和混合像元分解方法提取的面积分别为“真值”的2.96倍和45%。另外, 与传统的NDVI阈值法相比, 新方法对NDVI阈值变化不敏感, 在相同的NDVI阈值变化区间内, 前者提取的绿潮覆盖面积变化了41%, 而新方法的变化仅为11%。本文的工作在很大程度上解决了MODIS空间分辨率低导致的绿潮监测结果不准确的问题, 为精细化的绿潮卫星遥感业务监测提供了参考。

研究表明, 多源卫星数据提取的绿潮信息存在较大差异, 通常认为可能的主要原因是不同卫星遥感器的的空间分辨率、过境时间差、波段设置等各不相同, 但对此仍缺乏深入的研究。本文采用波段设置和过境时间完全相同、仅空间分辨率不同的四景MERIS全、降分辨率(300 m和1 200 m)影像, 利用统一的算法(NDVI)进行绿潮信息提取, 量化了空间分辨率对绿潮覆盖面积、密集度(由斑块个数、聚合度表征)卫星遥感信息提取的影响。结果表明: 空间分辨率对绿潮覆盖面积卫星遥感信息提取影响显著, 全、降分辨率MERIS影像提取的绿潮覆盖面积最大相对偏差可达67%, 遥感影像的空间分辨率对绿潮面积提取结果的影响既与绿潮NDVI探测阈值有关, 还可能与绿潮发展阶段有关。绿潮密集度卫星遥感提取结果也受遥感影像空间分辨率的影响, 全分辨率MERIS影像提取的绿潮斑块个数为降分辨率影像的7~21倍, 绿潮聚合度较降分辨率影像高15%~25%。

利用渤、黄海407组实测透明度(0.1~18.0 m)与遥感反射率光谱数据, 评估了3种透明度半分析遥感反演算法在渤、黄海的适用性, 包括基于709 nm波段、基于560 nm波段和基于固有光学量准分析算法的透明度半分析算法。结果表明: 3种半分析算法均不适用于渤、黄海水体, 透明度反演值的均方根误差(RMSE)都大于2.2 m, 平均相对误差(APD)都高于68%。其中, 基于560 nm波段的半分析算法反演误差相对较小, RMSE为2.2~4.6 m, APD为68.0~86.7%。

第一个卫星水色遥感器--海岸带水色扫描仪(CZCS)的成功运行, 展示了全球海洋浮游植物卫星遥感观测的可行性。在接下来的几十年间, 相继发射了更为先进的卫星水色遥感器, 包括极轨水色遥感器(如SeaWiFS, MODIS, MERIS)和静止轨道水色遥感器(GOCI)。这些卫星遥感数据极大地提高了我们观测海洋生物地球化学过程的能力。除了卫星遥感器硬件系统的发展, 在数据产品以及处理软件方面也取得了很大的进步, 包括更准确的大气校正和水体性质反演算法。本文简要地对过去几十年间水色遥感的重要进展进行总结和评述。