海水富營養化是海洋水體中N、P等營養鹽含量過多，導致水體中藻類等生物過度繁殖，從而引發水體生態系統的失衡現象。
 

環境變化和水體富營養化是當前許多湖泊及水域面臨的嚴峻挑戰。為了及時發現湖泊水質變化,水體監測是關鍵所在。遙感監測技術的發展為水體監測帶來了新機遇。遙感技術可以通過機載高光譜獲取大范圍的水體光譜信息，從而快速、準確了解水體的變化情況。遙感監測可以提高監測效率，減少人力和物力的投入，降低監測成本。
 

在山東半島南部膠州灣典型海水養殖區，學者們就利用高光譜遙感開展了海水富營養化的監測。
 

利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養化
 

由于土地利用的不斷變化、森林砍伐和化石燃料的燃燒，溫室氣體排放急劇增加，從而導致海洋富營養化、洪水泛濫等嚴重的全球性挑戰。近年來，由于海產品消費的增加，海水養殖成為一個迅速擴大的全球市場。而不合理的養殖方式、過度的養殖生產，以及大量污染物直接排放到海洋養殖區中，會造成赤潮等其他災害。這些問題會導致嚴重的環境污染、生態失衡和沿海水域富營養化。為了從源頭上減少污染排放，阻止海水養殖水質惡化，需要快速準確地了解海水養殖水質參數濃度的時空特征、演變過程、影響因素等信息。隨著遙感技術的不斷進步，高光譜遙感技術因其精度高、波段多、信息量大等優點在遙感水質監測中得到了廣泛的應用。而機載高光譜遙感具有空間分辨率高、時間分辨率高、圖像采集靈活等優點，為區域水質監測的應用提供了新的途徑。
 

基于此，在所附的文章中， 研究者們在山東半島南部膠州灣典型海水養殖區基于DJI M600Pro UAV+Resonon Pika L高光譜成像收集了高光譜圖像，選取海水水質、葉綠素a濃度和總懸浮物（TSM）濃度等關鍵參數作為海水富營養化指標。分析了各參數濃度與光譜反射率的相關性。并利用參數的最佳敏感波段建立了膠州灣海水高光譜反演模型（JZBZ）。
 

機載高光譜路線規劃和水樣采集
 

【結果】
 

海水采樣點的水光譜曲線
 

JZBN模型（a）和NSOAS模型（b）估計的TSM濃度值和實測值的比較，

JZBN模型（c）和NSOAS模型（d）估計的葉綠素a濃度值和實測值的比較
 

研究區（a）TSM（b）和葉綠素a（c）濃度的空間分布
 

【結論】

本研究表明了機載高光譜遙感技術確定膠州灣海域水質參數濃度和空間分布的可行性。根據水體高光譜圖像的光譜特征和特征波段敏感性之間的關系，建立了膠州灣JZBM水質反演模型。該模型對葉綠素a和TSM這兩種水質參數的預測精度較高，Rp2值均大于0.7。通過室內試驗數據和研究區域野外調查，獲取了膠州灣葉綠素a濃度和TSM濃度的空間分布圖，可準確反映現狀，具有較高區域價值。總之，該研究提供了快速評估膠州灣富營養化程度的有力工具。
 

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