摘要
及时了解水华的严重程度、发生范围、并预测未来发展情况，能为水华的实时监测和防控提供数据支持。遥感技术大尺度、低成本、重复观测的特点，在水华监测方面具有不可比拟的优势。利用卫星影像对湖泊水华面积进行提取与监测是目前水华监测最为广泛应用的方法。在过去三十年中，国内外学者提出了许多的湖泊水华遥感监测算法。目前绝大部分的水华遥感提取算法主要通过水华在近红外反射特征进行捕捉。受云，云阴影，高度浑浊水体，太阳耀斑等影响的非水华水体在近红外也具有反射特征，常用水华提取算法容易将以上非水华水体误识别为水华。本研究基于 OLCI 卫星影像，以滇池、太湖、巢湖、兴凯湖和呼伦湖为研究区，构建了复杂观测条件下水华提取算法，实现了我国典型富营养化湖泊水华发生状况业务化监测，并在此基础生产了2016-2023年以上湖泊OLCI水华分布产品，揭示了滇池、太湖、巢湖、兴凯湖和呼伦湖水华发生总体格局，月际以及年际变化规律，并对气象因子和全面禁渔政策对水华发生程度影响进行了相关性分析。开展的研究工作及主要结果如下： （1）构建了顾及季节差异年际差异的水体边界遥感提取算法，可以为不同湖泊不同时相水华的提取可以提供准确可靠的水体掩膜产品；基于滇池、太湖、巢湖、兴凯湖和呼伦湖获取的大样本数据，分析了水华与非水华在光谱特征上的差异。在水华与非水华光学差异性分析的基础上，构建了基于 NDVI（用于捕捉水华在近红外的反射特征）和FBAs指数（用于捕捉水华在红波段的强吸收特征）的复杂观测条件下的湖泊水华提取算法。验证数据集表明，其水华提取的Precision，Recall，F1-score，和IoU值分别为0.99，0.98，0.98和0.97。该算法可以在包含云、云阴影、浑浊水体、太阳耀斑等复杂观测条件下准确稳定将水华提取出来，可以服务于我国富营养化湖泊的水华发生状况监测。 （2）对 NDVI-FBAs算法的鲁棒性进行了分析。通过滇池、太湖、巢湖、兴凯湖和呼伦湖云量的分析以及 OLCI现有云检测产品的不足，说明了 NDVI-FBAs算法提出的必要性。在不使用 OLCI 云检测产品的情况下，NDVI-FBAs算法通过多云及云阴影观测条件下的水华高精度提取，可以发现更多的湖泊水华。OLCI影像通过倾斜观测等已经尽量规避了太阳耀斑作用，但是仍然有部分影像受耀斑影响，观测条件较差。利用同步 MODIS非耀斑观测影像证明了 NDVI-FBAs算法在耀斑条件也可以实现湖泊水华的有效提取。以上研究说明了NDVI-FBAs算法在复杂观测条件下的鲁棒性。 （3）基于2016-2023年长时间序列OLCI影像，对不同湖泊水华发生的整体和月际面积及发生频率进行了分析。滇池、太湖、巢湖水华发生频率和发生面积占湖泊藻型湖泊总面积之比相对较高，兴凯湖和呼伦湖相对较低。滇池七月至十二月，太湖五月到十一月，巢湖六月至十月，兴凯湖八月到十月，呼伦七月到八月水华发生程度相比其它月份较严重。从年际变化来看，其中位于我国南方的滇池和太湖均呈显著性下降趋势，而我国北方地区的兴凯湖水华发生程度有一定加剧趋势，需引起相关湖泊水生态健康监测和管理部门的重视。本研究对各个湖泊不同气象因子与水华发生情况进行了相关性分析，其中除兴凯湖外，其它四个湖泊均有气象因子与水华发生情况具有显著性相关性。气温和风速均对以上四个湖泊水华发生有重要贡献，气温的增加和风速的降低都可能导致湖泊更容易发生水华。滇池、太湖和巢湖全面禁渔前后，水华发生强度明显降低，推断全面禁渔政策对我国富营养化湖泊水华的防治具有积极作用。
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