湖泊是重要的淡水来源，同时也承担了重要的生态功能，随着社会经济快速发展，我国越来越多的湖泊频发藻类水华，对人类健康和环境造成威胁，而湖泊中的各种水生植被则主要起到净化水质的作用。两者的生态效益完全相反，但二者在反射率光谱上的诸多相似性使得在遥感影像中时常难以区分。因此，有效区分藻华和水生植被，对湖泊水质监测是十分重要的。 

　　当前的藻华和水生植被区分研究主要集中于单个湖泊，并且依赖大量的实测数据，模型的可移植性较差；另外，在高度浑浊水体中，一些常用的藻华提取指数常常出现误判的情况。本研究选取了五个位于不同湖区的暴发藻类水华的湖泊（太湖、洪泽湖、呼伦湖、巢湖和滇池），基于具有较高时空间分辨率的哨兵2影像，对藻华和水生植被进行区分和提取。针对浑浊水体对植被信号提取造成的干扰，本研究综合常用的水体和植被识别函数，构建了决策树方法，有效去除浑浊水体造成的干扰，植被信息的提取精度可以达到96.1%。通过将影像时间序列信息与水生植被和藻华的自然物候特征相结合，改进了植被出现频率（VPF）指数，整体识别精度为71.8-84.3%（图1）。本研究为浑浊水体水质监测提供了强有力的方法和理论支持，特别是在缺乏实际测量数据的情况下，为水环境管理和治理部门进行藻华监测提供了技术支撑。 

　　图1 湖泊藻华和水生植被识别结果，a）呼伦湖；b）洪泽湖 

　　该研究成果发表在国际期刊Remote Sensing上，中国科学院东北地理与农业生态研究所硕士研究生蒲静为第一作者，温志丹副研究员为通讯作者。 

　　该研究得到了国家重点研发项目（2019YFA0607101）和中科院青年创新促进会（2020234）等项目的共同资助。 

　　论文信息如下： 

　　Jing Pu, Kaishan Song, Yunfeng Lv, Ge Liu, Chong Fang, Junbin Hou 1 and Zhidan Wen*. Distinguishing Algal Blooms from Aquatic Vegetation in Chinese Lakes Using Sentinel 2 Image. Remote Sensing. 2022, 14, 1988.  

　　链接：https://doi.org/ 10.3390/rs14091988