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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

海洋环境变化的重要指示之一是海洋水体的生物光学特性(bio-opticalproperties)变化，而水色遥感(ocean color remote sensing)，即利用可见光近红外对海洋进行遥感的技术，为海洋生物光学特性的研究提供了有效的技术手段。

传统的水色遥感大多基于水色参数或水体光学特性在垂向上是均质的假设，但事实上由于气象、环境条件以及藻颗粒自身因素的影响，水体中藻类垂向分布具有明显的不均一性。藻类垂向分布的不均一性导致了表层叶绿素 a( chl．a) 浓度反演结果与单元水柱内藻类生物量间不存在一一对应关系，所以有效确定叶绿素 a 浓度的垂向分布是遥感反演藻类生物量的基础。

国内外研究现状

30年以来，海洋水色遥感大致经历探索阶段(1970年一1978年)、试验阶段(1978年一1985年)及应用研究和业务使用阶段(1985年至今)。水色传感器技术也在随着海洋卫星的增多而进步，1978年，美国发射了一颗海洋卫星(seasat)和一颗雨云七c75卫星(n1mbas-7}，星上搭载海岸带水色扫描仪(c}cs}。第一代水色传感器czcs的搭载，开始了真正意义上的海洋水色遥感研究。czcs运行的主要目的是获取世界大洋表层浮游植物叶绿素的数量和分布情况，其在轨运行的8年中收集了大量有关世界大洋初级生产力研究的数据，根据这些数据，各国科学家开展广泛研究利用，发展了大气校正算法、叶绿素色素浓度算法等一系列算法模型。基于czcs的成功，90年代以来，世界各国争相发展自己的水色遥感计划，高性能的第二代水色传感器纷纷问世，其中最典型的有octs(口本)，seawifs(美国)，modis(美国)，oci(中国台湾)，osmi(韩国)及meris(欧妙}})等，我国也于2002年成功发射海洋探测卫星“海洋一号chy 1)'，其上载有cocts和ccd。同时，更新一代水色传感器也在酝酿之中，它们在灵敏度、信噪比、光谱分辨率、时空分辨率、波段数目等多方面得到更进一步的改善，使得水色遥感技术在海洋初级生产力、全球碳循环、海洋渔业、海洋环境监测预报等多个领域展示出广阔的应用前景。

2. 研究的基本内容

本文主要根据巢湖野外观测数据和同步外环境数据，利用 Hydro Light 开展了巢湖水体辐射传输模拟，构建藻类高斯垂向分布结构参数( c0、h 和 σ) 与遥感反射比( Ｒrs) 映射关系的模拟数据库; 在分析高斯垂向分布结构参数对 Ｒrs影响的基础上，选取 MODIS 数据的对应波段 469、555 和 645 nm 处的 Ｒrs和表层叶绿素 a 浓度CChl．a( 0) 作为输入参数，构建了估算藻类高斯垂向结构参数 c0、h 和 σ 的 BP 神经网络估算模型; 利用模拟数据和实测数据对模型的估算精度开展了测试与验证; 最后针对 Hydro Light 辐射传输模拟的参数设定、藻类高斯垂向分布结构的影响因素以及卫星数据的推广应用进行了讨论。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案、进度：

2017年12月1日—12月10日：收集与课题相关的文献。

12月11日—12月30日：阅读文献，了解相关知识。

4. 参考文献

[1]梁其椿,张玉超,薛坤,段洪涛,马荣华.巢湖藻类高斯垂向分布结构参数的遥感估算,湖泊科学，2017, 29 (3):546 557

[2]smith, r. c., and k. s. baker. optical properties of the clearest natural waters. appl. opt1981, 20(2):177一184.

[3]morel, a., and l. prieur. analysis of variations in ocean color. limnol. oceanogr, 1977，22:709-22.