Evaluation of remote sensing algorithms for cyanobacterial pigment retrievals during spring bloom formation in several lakes of East China
Evaluation of remote sensing algorithms for cyanobacterial pigment retrievals during spring bloom formation in several lakes of East China
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华东地区多个湖泊春季水华形成期间蓝藻色素遥感反演算法评价
DOI：
10.1016/j.rse.2012.08.011
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发表时间：
2012-11
影响因子：
13.5
通讯作者：
Hu, Chuanmin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Duan, Hongtao;Ma, Ronghua;Hu, Chuanmin
利用2010年4月23日至5月3日期间中国东部几个富营养化湖泊（太湖、鹅湖、东九湖）75个站点的反射率数据和水样数据，对最近提出的几种估算叶绿素a（Chla，1.0-42μg/L）和藻蓝蛋白（PC，0.1-7.7μg/L）浓度的遥感算法进行了评价。由于富营养化，这些湖泊每年都会经历蓝藻铜绿微囊藻的浮游植物水华。结果发现，局部调整后的算法参数化，大多数算法产生了可接受的结果，叶绿素a检索，而准确的PC检索更具有挑战性，由于不断变化的物种组成（PC：叶绿素a的比例）和低PC浓度。对于研究区域中的数据范围，最佳Chla算法产生的RMSErel（相对均方根误差）约为46%（R2=0.92，n=75），最佳PC算法产生的RMSErel约为83%（R2=0.88，n=75）。基于这些意见，建议应进行遥感应用的算法参数的本地调整，未来的努力应强调对卫星数据的算法的应用。
Using reflectance data and water sample data from 75 stations in several eutrophic lakes of East China (Lake Taihu, Lake Gehu, Lake Dongjiu) between 23 April and 3 May 2010, we evaluated several recently proposed remote sensing algorithms to estimate chlorophyll-a concentrations (Chla, 1.0–42μg/L) and phycocyanin pigment concentrations (PC, 0.1–7.7μg/L). These lakes experience phytoplankton blooms of the cyanobacteria Microcystis aeruginosa every year due to eutrophication. It was found that after local tuning of the algorithm parameterizations, most algorithms yielded acceptable results for Chla retrievals while accurate PC retrievals were more challenging due to changing species composition (PC:Chla ratios) and low PC concentrations. For the data ranges in the study region, the best Chla algorithm yielded RMSErel(Relative Root Mean Square Error) of ~46% (R2=0.92, n=75) and the best PC algorithm yielded RMSErelof ~83% (R2=0.88, n=75). Based on these observations, it is recommended that local tuning of algorithm parameters should be performed for remote sensing applications, and future efforts should emphasize on application of the algorithms to satellite data.
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期刊：
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通讯作者：
J. Mueller;G. Fargion;C. McClain;S. Pegau;J. Ronald;V. Zaneveld;B. Mitchell;M. Kahru;J. Wieland-J