日前，中科院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所在藍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，相關成果發(fā)表在《IEEE地球科學與遙感》上。
中科院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所的科研人員與美國學者合作，開發(fā)了自適應智能算法PLS-ANN，對內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。ANN結合PLS選取的波段信息基礎上，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，該成果對內陸渾濁水體光學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《中國科學報》2014-07-22 第4版 綜合）
