日前，中科院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所在藍(lán)綠藻豐度指示性色素——藻清蛋白、葉綠素遙感估算方面取得重大進展，相關(guān)成果發(fā)表在《IEEE地球科學(xué)與遙感》上。
中科院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所的科研人員與美國學(xué)者合作，開發(fā)了自適應(yīng)智能算法PLS-ANN，對內(nèi)陸重要湖泊和城市水源地的葉綠素和藻清蛋白進行了遙感算法研究。研究結(jié)果表明，PLS所選取的波段與波段比值算法、半解析模型所采用的特征波段基本一致，具有很好的理論基礎(chǔ)。ANN結(jié)合PLS選取的波段信息基礎(chǔ)上，在葉綠素和藻清蛋白濃度遙感反演方面表現(xiàn)穩(wěn)定，具有很好的外推性。研究證明，在有代表性的大樣本訓(xùn)練下，PLS-ANN模型可以直接用于水體中的葉綠素和藻清蛋白的濃度估算。
研究人員表示，該成果對內(nèi)陸渾濁水體光學(xué)特性定量刻畫以及水環(huán)境遙感監(jiān)測算法的發(fā)展具有積極的推動作用。
（原載于《中國科學(xué)報》2014-07-22 第4版 綜合）
